Extreme Value Modeling with the Compound Poisson Process: Predicting Speeding Fine Collections

Abstract

Speeding violations are intended as both punitive and educational actions for drivers who exceed the maximum allowed speed on the roads. From a tax collection perspective, they have a significant impact on the municipal budget. Extreme Value Theory has been a valuable tool for modeling the distribution of speeding violations. Additionally, it is equally important to model the daily number of speeding occurrences. A powerful method for jointly modeling both variables is the Compound Poisson Process. By understanding both speeding behavior and the number of infractions, we can estimate the expected value of total tax collections. A mixture of Gamma densities combining with the Generalized Pareto Distribution (GPD) in tail was proposed to model the distribution of speeding values. The results indicated significant potential for tax collection.

Alternate abstract:

Las infracciones por exceso de velocidad están destinadas tanto a acciones punitivas como educativas para los conductores que superan la velocidad máxima permitida en las carreteras. Desde una perspectiva de recaudación fiscal, tienen un impacto significativo en el presupuesto municipal. La Teoría de Valores Extremos ha sido una herramienta valiosa para modelar la distribución de las infracciones por exceso de velocidad. Además, es igualmente importante modelar el número diario de estas infracciones. Un método poderoso para modelar ambas variables conjuntamente es el Proceso de Poisson Compuesto. Al comprender tanto el comportamiento de los conductores como el número de infracciones, podemos estimar el valor esperado de la recaudación total de impuestos. Se propuso una mezcla de densidades Gamma combinada con la Distribución Generalizada de Pareto (GPD, por sus siglas en inglés) en la cola para modelar la distribución de los valores de exceso de velocidad. Los resultados indicaron un potencial significativo para la recaudación fiscal.