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广义网络向量自回归

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王菲菲、朱雪宁、潘蕊发表于《中国科学：数学》，网络发表日期2020.07.09。

作者介绍

王菲菲，中国人民大学统计学院助理教授，北京大学光华管理学院统计学博士。研究上关注文本挖掘及其商业应用、大数据建模、空间统计学、社交网络分析等，在Journal of Econometrics、Journal of Business and Economic Statistics、Statistics in Medicine等期刊上均有发表。

摘要

随着社交网络平台的快速发展，带有网络结构的时序数据越来越多。为拟合用户行为的动态变化，网络向量自回归模型被提出。模型最早研究的是连续型因变量。然而实际数据常观测到离散型因变量。由此，本文提出广义网络向量自回归模型。模型假设存在一个潜在的连续型变量，决定了可观测到的离散型因变量的取值。为了估计和推断模型，本文提出了 MCMC (Markov chain Monte Carlo) 算法并通过随机模拟进行验证。最后，使用某社交网络平台上的两个真实的数据案例作为例证。

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