Modely pro nezáporné celočíselné časové řady

Abstract

In this work, we investigate the generalized linear model for time series, the maximum partial likelihood estimation, and the asymptotic interval estimation of the conditional mean of the explained variable. Specifically, we concentrate on the log-linear model for the Poisson distribution and the truncated Poisson distribution, with a brief discussion on the potential use of a model with a non- canonical link function. A simulation study compares the properties of estimators for various choices of models and regressors for Poisson distribution and doubly truncated Poisson distribution. 1

Věnujeme se zobecněnému lineárnímu modelu pro časové řady, maximálně parciálně věrohodnému odhadu a asymptotickému intervalovému odhadu pod- míněné střední hodnoty vysvětlované proměnné. Zaměřujeme se konkrétně na logaritmicko-lineární model pro Poissonovo rozdělení a pro useknuté Poissonovo rozdělení, krátce je diskutována i možnost využití modelu s nekanonickou linkovou funkcí. V simulační studii jsou porovnány vlastnosti odhadů pro různé volby modelů a regresorů pro Poissonovo rozdělení a useknuté Poissonovo rozdělení. 1