分析车库内燃油经济性差距以支持购车决策——一种基于 copula 的建模与预测方法
应用统计
2018-08-21 v1
摘要
美国政府燃油经济性评级的一个关键目的是提供精确且无偏的燃油经济性估计，以协助消费者做出购车决策。要使官方燃油经济性评级有用，这些数字必须相对可靠。本研究聚焦于量化实际道路燃油经济性相对于政府官方评级（燃油经济性差距）的变异，并寻求对同一人名下两辆车燃油经济性差距之间随机依赖程度的恰当刻画。通过使用美国政府网站 www.fueleconomy.gov 客户报告的独特数据，本研究提出了一种创新的基于 copula 的联合建模与预测框架，用于探索同一人报告的车辆燃油经济性差距之间复杂的随机依赖（既非线性又非正态）。尽管 EPA 标签估计与网站客户报告的平均数相近，但样本中两辆车的燃油经济性差距存在显著的非线性变异。特别地，两辆车燃油经济性差距之间观察到由 Student-t copula 刻画的正依赖，且在二元分布尾部存在显著依赖；若一对车中一辆燃油经济性较好（较差），则另一辆也很可能较好（较差）。然而，结果也表明总体关联强度较弱（Kendall Tau = 0.28）。这意味着燃油经济性差距之间缺乏有力的一致性，可能削弱消费者在车辆间进行相对比较时的信心。
引用
@article{arxiv.1808.05945,
title = {Analyzing within Garage Fuel Economy Gaps to Support Vehicle Purchasing Decisions - A Copula-Based Modeling & Forecasting Approach},
author = {Behram Wali and David Greene and Asad Khattak and Jun Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.05945},
year = {2018}
}