一种整数值空间自回归模型及其在COVID-19病例数预测中的应用

《Journal of Applied Statistics》：An integer-valued spatial autoregressive model with application to COVID-19 counts

本文提出基于负二项薄化算子的整数值空间自回归模型，系统研究模型性质，推导条件最小二乘等四种参数估计方法的渐近性质，并通过山东COVID-19病例数及澳大利亚新南威尔士州公共卫生违规犯罪数据验证其优异的拟合与预测性能。

　　

摘要

为了有效捕捉整数值计数数据的空间依赖性，本文提出了一种基于负二项式稀疏算子的整数值空间自回归模型。详细研究了该模型的性质，并通过条件最小二乘法、加权条件最小二乘法、条件最大似然法和Yule-Walker方法估计模型参数。此外，还推导了这些估计量的渐近性质。基于模拟研究，该模型被应用于中国山东省的COVID-19病例数据，以及澳大利亚新南威尔士州新型冠状病毒爆发期间与公共卫生行为违规相关的犯罪数据。结果表明，该模型具有出色的拟合能力和预测能力。