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具有个体效应的网络向量自回归( Network vector autoregression with individual effects )
Y Tang Y Bai T Huang
近年来，在个体依赖的情况下，利用网络结构来改进经典的统计模型引起了人们的极大兴趣。网络向量自回归(NAR)模型假设每个节点的响应可以受到其连通邻居的平均值的影响。本文主要研究NAR模型中的个体效应问题，因为不同的节点对其他节点的影响是不同的。我们提出了一种惩罚方法来估计具有不同个体效应的NAR模型，并研究了一些理论性质。通过两个仿真实验验证了与原NAR模型相比较的有效性和容差性。本文还将所提出的模型应用于一个国际贸易数据集。
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