論文の概要: Artificial neural networks and time series of counts: A class of nonlinear INGARCH models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01025v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 14:26:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 14:51:42.610032
• Title: Artificial neural networks and time series of counts: A class of nonlinear INGARCH models
• Title（参考訳）: 人工ニューラルネットワークと時系列数:非線形INGARCHモデルの一類
• Authors: Malte Jahn
• Abstract要約: INGARCHモデルを人工知能ニューラルネットワーク(ANN)応答関数と組み合わせて非線形INGARCHモデルのクラスを得る方法を示す。 ANNフレームワークは、対応するニューラルモデルの退化バージョンとして、既存のINGARCHモデルの解釈を可能にする。 有界数と非有界数の時系列の実証分析により、ニューラルINGARCHモデルは、情報損失の観点から、合理的に退化した競合モデルより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series of counts are frequently analyzed using generalized integer-valued autoregressive models with conditional heteroskedasticity (INGARCH). These models employ response functions to map a vector of past observations and past conditional expectations to the conditional expectation of the present observation. In this paper, it is shown how INGARCH models can be combined with artificial neural network (ANN) response functions to obtain a class of nonlinear INGARCH models. The ANN framework allows for the interpretation of many existing INGARCH models as a degenerate version of a corresponding neural model. Details on maximum likelihood estimation, marginal effects and confidence intervals are given. The empirical analysis of time series of bounded and unbounded counts reveals that the neural INGARCH models are able to outperform reasonable degenerate competitor models in terms of the information loss.
• Abstract（参考訳）: 条件付きヘテロスケダスティック性(INGARCH)を持つ一般化整数値自己回帰モデルを用いて、時系列のカウントを頻繁に解析する。 これらのモデルは応答関数を用いて過去の観測ベクトルと過去の条件予測を現在の観測の条件予測にマッピングする。 本稿では,INGARCHモデルと人工ニューラルネットワーク(ANN)の応答関数を組み合わせることで,非線形INGARCHモデルのクラスを得る方法について述べる。 ANNフレームワークは、対応するニューラルモデルの退化バージョンとして、既存のINGARCHモデルの解釈を可能にする。 最大確率推定、限界効果、信頼区間の詳細が与えられる。 有界数と非有界数の時系列の実証分析により、ニューラルINGARCHモデルは、情報損失の観点から、合理的に退化した競合モデルより優れていることが示された。

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