論文の概要: Transfer Learning for Spatial Autoregressive Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15600v1
- Date: Mon, 20 May 2024 03:14:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 13:40:24.438789
- Title: Transfer Learning for Spatial Autoregressive Models
- Title(参考訳): 空間的自己回帰モデルのための伝達学習
- Authors: Hao Zeng, Wei Zhong, Xingbai Xu,
- Abstract要約: 空間自己回帰モデル(SAR)は様々な実証経済研究に広く応用されている。
本稿では,SARモデルに類似したデータから情報を借用し,推定と予測の両方を改善するための新しい移動学習フレームワークを提案する。
実証的な応用として,2020年アメリカ合衆国大統領選挙の揺動州における選挙予測に本手法を適用した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.825562180226424
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The spatial autoregressive (SAR) model has been widely applied in various empirical economic studies to characterize the spatial dependence among subjects. However, the precision of estimating the SAR model diminishes when the sample size of the target data is limited. In this paper, we propose a new transfer learning framework for the SAR model to borrow the information from similar source data to improve both estimation and prediction. When the informative source data sets are known, we introduce a two-stage algorithm, including a transferring stage and a debiasing stage, to estimate the unknown parameters and also establish the theoretical convergence rates for the resulting estimators. If we do not know which sources to transfer, a transferable source detection algorithm is proposed to detect informative sources data based on spatial residual bootstrap to retain the necessary spatial dependence. Its detection consistency is also derived. Simulation studies demonstrate that using informative source data, our transfer learning algorithm significantly enhances the performance of the classical two-stage least squares estimator. In the empirical application, we apply our method to the election prediction in swing states in the 2020 U.S. presidential election, utilizing polling data from the 2016 U.S. presidential election along with other demographic and geographical data. The empirical results show that our method outperforms traditional estimation methods.
- Abstract(参考訳): 空間自己回帰モデル (SAR) は, 被験者間の空間依存を特徴づけるために, 様々な経験的経済研究に広く応用されている。
しかし,SARモデルの推定精度は,対象データのサンプルサイズが制限された場合に低下する。
本稿では,SARモデルのための新しい伝達学習フレームワークを提案する。
情報ソースデータセットが知られている場合、未知のパラメータを推定し、得られた推定値の理論的収束率を確立するために、転送段階とデバイアス段階を含む2段階のアルゴリズムを導入する。
もしどのソースを転送すべきかがわからなければ、空間的残留ブートストラップに基づく情報ソースデータを検出し、必要な空間的依存を維持するために、転送可能なソース検出アルゴリズムが提案される。
検出一貫性ももたらされる。
シミュレーション研究は,情報ソースデータを用いて,従来の2段最小二乗推定器の性能を著しく向上させることを実証した。
実証的な応用として、我々は、2016年アメリカ合衆国大統領選挙の投票データとその他の人口統計および地理的データを利用して、2020年アメリカ合衆国大統領選挙の揺動州における選挙予測に適用する。
実験結果から,本手法は従来の推定方法よりも優れていることが示された。
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