Separable and semiparametric network-based counting processes applied to the international combat aircraft trades

We propose a novel tie-oriented model for longitudinal event network data. The generating mechanism is assumed to be a multivariate Poisson process that governs the onset and repetition of yearly observed events with two separate intensity functions. We apply the model to a network obtained from the number of international deliveries of combat aircraft trades between 1950 and 2017. Based on a modified trade gravity approach we identify economic and political factors impeding or lightening the number of transfers. Extensive dynamics as well as country heterogeneity require the specification of semiparametric time-varying effects as well as random effects

Bestimmung der Masse und Breite des W-Bosons im semileptonischen Zerfallskanal mit dem OPAL Detektor bei LEP

Diese Arbeit ist eine Weiterentwicklung der beim OPAL-Experiment verwendeten Faltungsmethode zur Bestimmung der Masse des geladenen Eichbosons der schwachen Wechselwirkung. Die Methode wurde ausgeweitet auf eine gleichzeitige Bestimmung der Masse Mw und der Zerfallsbreite Gw des W-Boson genannten Eichbosons. Analysiert wurden dazu Daten, die mit dem OPAL-Experiment in den Jahren 1997 bis 2000 aufgezeichnet wurden. Von den möglichen Zerfällen der erzeugten W-Bosonpaare werden nur semileptonische betrachtet, bei denen ein W-Boson hadronisch in ein Quark-Antiquark-Paar zerfällt und das andere in ein geladenes Lepton und ein Neutrino. In der Faltungsmethode werden die aus der Detektorauflösung resultierenden Fehler der einzelnen Ereignisse berücksichtigt. Dazu wird eine Funktion P(m) für jedes Ereignis ermittelt, welche die Wahrscheinlichkeit angibt, daß die produzierten W-Bosonen eine mittlere Masse m haben. Diese sogenannte Ereigniswahrscheinlichkeitsdichte wird mit einer Physikfunktion PF(m;Mw,Gw) gefaltet, die von den Parametern Masse Mw und Zerfallsbreite Gw des W-Bosons abhängt. Sie beschreibt die Erzeugungswahrscheinlichkeit der W-Bosonpaare unter Berücksichtigung von Photonabstrahlung im Anfangszustand. Aus dieser Faltung erhält man eine von Mw und Gw abhängige Ereignis-Likelihoodfunktion, die ein Wahrscheinlichkeitsmaß dafür ist, daß dieses Ereignis von einem W-Boson mit den Parametern Mw und Gw herrührt. Aus allen selektierten semileptonischen W-Bosonereignissen wird eine Gesamt-Likelihood-Funktion L(Mw,Gw) berechnet. Durch Maximierung dieser Funktion bezüglich Mw und Gw ist erstmals bei OPAL eine gleichzeitige Bestimmung der Masse und Breite des W-Bosons möglich. Mit einer integrierten Gesamtluminosität von 683.84 pb^-1, die in den Jahren 1997 bis 2000 bei Schwerpunktsenergien von 183 bis 208 GeV vom OPAL-Experiment aufgezeichnet wurden, ergibt sich aus den semileptonischen Zerfällen von W-Bosonpaaren ein Wert für die Masse Mw und Breite Gw des W-Bosons zu: Mw = 80.424 +- 0.077 GeV/c^2 Gw = 2.126 +- 0.130 GeV/c^2 Die gemessenen Parameter befinden sich in guter Übereinstimmung mit den Vorhersagen des Standardmodells der Teilchenphysik

The Role of Governmental Weapons Procurements in Forecasting Monthly Fatalities in Intrastate Conflicts: A Semiparametric Hierarchical Hurdle Model

Accurate and interpretable forecasting models predicting spatially and temporally fine-grained changes in the numbers of intrastate conflict casualties are of crucial importance for policymakers and international non-governmental organisations (NGOs). Using a count data approach, we propose a hierarchical hurdle regression model to address the corresponding prediction challenge at the monthly PRIO-grid level. More precisely, we model the intensity of local armed conflict at a specific point in time as a three-stage process. Stages one and two of our approach estimate whether we will observe any casualties at the country- and grid-cell-level, respectively, while stage three applies a regression model for truncated data to predict the number of such fatalities conditional upon the previous two stages. Within this modelling framework, we focus on the role of governmental arms imports as a processual factor allowing governments to intensify or deter from fighting. We further argue that a grid cell's geographic remoteness is bound to moderate the effects of these military buildups. Out-of-sample predictions corroborate the effectiveness of our parsimonious and theory-driven model, which enables full transparency combined with accuracy in the forecasting process

Dependence matters: Statistical models to identify the drivers of tie formation in economic networks

Networks are ubiquitous in economic research on organizations, trade, and many other areas. However, while economic theory extensively considers networks, no general framework for their empirical modeling has yet emerged. We thus introduce two different statistical models for this purpose -- the Exponential Random Graph Model (ERGM) and the Additive and Multiplicative Effects network model (AME). Both model classes can account for network interdependencies between observations, but differ in how they do so. The ERGM allows one to explicitly specify and test the influence of particular network structures, making it a natural choice if one is substantively interested in estimating endogenous network effects. In contrast, AME captures these effects by introducing actor-specific latent variables affecting their propensity to form ties. This makes the latter a good choice if the researcher is interested in capturing the effect of exogenous covariates on tie formation without having a specific theory on the endogenous dependence structures at play. After introducing the two model classes, we showcase them through real-world applications to networks stemming from international arms trade and foreign exchange activity. We further provide full replication materials to facilitate the adoption of these methods in empirical economic research

Eine statistische Analyse des Effekts von verpflichtenden Tests an Schulen mit Präsenzunterricht im Vergleich zum Distanzunterricht

Ziel der Studie Die Arbeit untersucht den Effekt der Maßnahme verpflichtender Covid-19 Tests für den Präsenzunterricht an Schulen. In Bayern gilt diese Testpflicht seit Ende der Osterferien 2021. Für die erste Woche nach den Osterferien ergibt sich ein natürliches Experiment, das uns erlaubt den Effekt der Testpflicht an Schule auf die Meldeinzidenz zu quantifizieren. Methoden Wir vergleichen die Änderungen der 7-Tage-Meldeinzidenz von Neuinfektionen pro 100000 Einwohner zwischen Kreisen mit und ohne Präsenzunterricht. Für Landkreise und kreisfreie Städte, deren Meldeinziden zum Stichtag unter 100 lag, konnte in Kalenderwoche 15 Präsenzunterricht in geteilten Klassen bei Testpflicht stattfinden. Dazu haben sich Schulkinder in den Klassen mit Antigen-Schnelltest getestet. Daten zu den Testergebnissen der Schnelltests an den Schulen liegen uns nicht vor. Bei positivem Testergebnis im Antigen-Schnelltest wurde der Verdachtsfall mit einem PCR-Test überprüft. Positive PCR-Testergebnisse liegen auf Kreisebene in den betrachteten Altersgruppen als Meldeinzidenzen vor. In den Kalenderwochen 13 und 14 fand in Bayern wegen der Osterferien kein Schulunterricht an Schulen statt. Berücksichtigt man eine Latenzzeit von etwa 3 Tagen und eine Meldedauer von 1-2 Tagen, so kann ein stärkerer Anstieg der Meldeinzidenzen in Kreisen mit Präsenzunterricht bei Testpflicht nicht (bzw. nur vernachlässigbar) auf Infektionen an Schulen zurückgeführt werden, sondern spiegelt eine Reduktion der Dunkelziffer durch die Testpflicht wider. Ergebnisse Die Meldeinzidenz erhöht sich in Kreisen mit Präsenzunterricht und Testpflicht an Schulen um den Faktor 4.5 bei 5-11 Jährigen bzw. 1.8 bei 12-20 Jährigen. Dieser Anstieg geht einher mit einer Reduktion der Dunkelziffer und ist signifikant im Vergleich zu Kreisen mit Distanzunterricht. Aufgrund der gegebenen Situation eines natürlichen Experiments ist diese Steigerung der Meldeinzidenz in der Altersgruppe der Schulkinder der Maßnahme den Reihentests an Schulen mit Präsenzunterricht zuzuschreiben. Für denselben Zeitraum zeigen sich keinerlei Unterschiede in den Meldeinzidenzen für andere Altersgruppen. Schlussfolgerung Präsenzunterricht mit Testpflicht ändert die Rolle der Schulen in der Pandemie. Die Analysen zeigen, dass die Öffnung der Schulen mit einem verpflichtenden Testkonzept aus epidemiologischer Sicht von Vorteil ist, da damit die Dunkelziffer von COVID-19 Infektionen unter den Schülerinnen und Schülern drastisch gesenkt werden kann

deepregression: A Flexible Neural Network Framework for Semi-Structured Deep Distributional Regression

In this paper we describe the implementation of semi-structured deep distributional regression, a flexible framework to learn conditional distributions based on the combination of additive regression models and deep networks. Our implementation encompasses (1) a modular neural network building system based on the deep learning library TensorFlow for the fusion of various statistical and deep learning approaches, (2) an orthogonalization cell to allow for an interpretable combination of different subnetworks, as well as (3) pre-processing steps necessary to set up such models. The software package allows to define models in a user-friendly manner via a formula interface that is inspired by classical statistical model frameworks such as mgcv. The package's modular design and functionality provides a unique resource for both scalable estimation of complex statistical models and the combination of approaches from deep learning and statistics. This allows for state-of-the-art predictive performance while simultaneously retaining the indispensable interpretability of classical statistical models