协变量含测量误差的变系数偏线性模型的变量选择问题研究

研究了当参数部分和非参数部分的协变量均具有测量误差且两部分测量误差相关时,变系数偏线性模型的参数估计和变量选择问题。在误差校正和profile最小二乘估计方法的基础上,提出了基于smoothly clipped absolute deviation (SCAD)惩罚的变量选择方法,且估计具有渐进正态性和先知性。数值模拟研究进一步说明了所提出的变量选择方法的有限样本性质。     

函数系数部分线性回归模型的变量选择方法

函数系数部分线性回归模型是变系数模型中的一种特殊情形,文章对这种新的变系数模型的变量选择问题进行了主要研究．首先,运用局部多项式方法得到非参数项的估计,并且使用B样条逼近函数系数,选取SCAD惩罚作为变量选择方法．其次,得到了估计的渐近性质．最后,模拟说明了该估计方法较好地达到了变量选择的目的．     

基于变系数乘积模型的股指跟踪研究

随着经济的发展,股票投资进入大众视野,如何选择成分股对股票指数进行跟踪,越来越受到人们的关注,基于此,针对股票指数跟踪问题,提出了利用变系数乘积模型进行变量选择的一种方法.该方法基于B样条函数逼近技术,将LPRE准则和组SCAD惩罚函数结合起来,应用于变系数乘积模型,利用牛顿迭代法和局部二次近似给出了求解估计的实施步骤...     

变系数模型的变量选择及在股票数据中的应用

作者研究了纵向数据分析中变系数模型的变量选择及效应估计问题,该模型允许变量的效应随时间改变.本文方法在进行变量选择的同时,也估计变系数函数,避免了传统的变量选择方法极其复杂的计算.将本文方法用于股票价格分析,能够快速地在公司的众多财务变量中挑选出对股票收益率有显著影响的变量,并估计这些变量的时变效应,很好地解释股票收益率的变化.     

变系数模型的变量选择及在股票数据中的应用

本文研究纵向数据分析中变系数模型的变量选择及效应估计问题。模型允许变量的效应随时间改变。本文方法在进行变量选择的同时,也估计变系数函数,避免了传统的变量选择方法极其复杂的计算。将本文方法用于股票价格分析,能够快速地在众多公司财务变量中挑选出对股票收益率有显著影响的变量,并估计了这些变量的时变效应,很好的解释了股票收益率的变化。     

带有时间序列的变系数 EV 模型的变量选择

在模型误差是时间序列时,利用B样条逼近和SCAD惩罚函数对变系数EV模型进行变量选择。选择合适的调整参数,偏差修正的变量选择能够同时选择有效的变量和估计非零的光滑系数函数。最后证明了变量选择的相合性,同时它也满足变量选择的Oracle性质---稀疏性。     

删失回归模型的分位数变量选择和压缩估计

删失回归模型是一种响应变量受限制的模型,广泛应用于计量经济学中.针对删失回归模型,借助于分位数估计方法和SCAD型惩罚函数,提出了一种变量选择和压缩估计方法.该方法可选出对模型有贡献的回归变量,即非0回归系数,同时给出非零参数的一个相合估计.另外,获得了变量选择方法的oracle性质.最后,利用数值模拟计算说明所提出方法的效果.     

基于调整秩回归的组变量选择

EXP惩罚是一种指数形式的惩罚函数,它近似于L₀惩罚. EXP惩罚最小二乘估计具有模型选择的相合性和渐近正态性.但是,惩罚最小二乘方法对重尾分布和含有异常值的混合分布的效果并不理想.该文考虑回归模型中的变量是以组结构形式存在的,研究基于调整秩回归的EXP型组变量选择,给出了调整秩回归估计的理论性质,并通过数据模拟和实例分析,检验调整秩回归的EXP惩罚的效果,结果表明这种方法具有较好的表现.     

Beta回归模型基于EM算法的变量选择方法

本文针对响应变量取值为(0,1)区间上的比例数据研究Beta回归模型的贝叶斯变量选择方法。首先通过选取合适的先验分布,基于贝叶斯随机搜索和EM方法提出了参数的估计算法;然后根据回归系数相应的指示变量后验分布提出了重要变量选择的门限准则,所提方法具有易实施、快速计算等特点;最后通过研究中国上市公司股息率实际数据的影响因素以说明所提方法的有效性。     

异方差回归模型的拟合和变量选择

作者研究了异方差回归模型的估计与变量选择问题.在误差分布未知的情况下,作者分别给出了联系函数已知及未知时均值与方差的估计.另外,作者在给出估计的同时,分别选出了对均值与方差影响显著的变量.     

删失回归模型中SCAD型变量选择与估计(英文)

删失回归模型是一种很重要的响应变量受限制的模型,它广泛应用于计量经济学中.基于SCAD罚函数,提出了SCAD型罚变量选择方法.该方法可选出重要的回归变量,即真参数中非零系数,同时给出非零参数相合估计.另外,证明了变量选择方法是相合的,具有oracle性质.最后,进行数值模拟计算说明所提出方法的效果。     

Instrumental variable type estimation for generalized varying coefficient models with error-prone covariates

In this paper,the estimation for a class of generalized varying coefficient models with error-prone covariates is considered.By combining basis function approximations with some auxiliary variables,an instrumental variable type estimation procedure is proposed.The asymptotic results of the estimator,such as the consistency and the weak convergence rate,are obtained.The proposed procedure can attenuate the effect of measurement errors and have proved workable for finite samples.     

潜半参数回归模型的变量选择

作者提出了潜半参数回归模型及其估计方法.该方法应用双重判罚,使得在估计非参数的同时可以对参数部分进行参数估计和变量选择.在分析过程中作者还得到了潜变量的估计值.     

海量数据广义线性模型变量选择算法研究

首先推导出了用于求解一般广义线性模型变量选择问题的非凸惩罚迭代估计算法,并利用分治思想对算法进行修正,使其能够适用于海量数据情形,以解决海量数据下进行变量选择时可能存在的内存溢出等问题。考虑到当前处理海量数据实际使用的工具,进一步给出了算法在分布式并行下的计算步骤,大幅提高了计算速度。在数值模拟中,通过单机和集群两种方式对算法进行数值计算,结果表明本文方法有效解决了数据存储问题且适用于分布式环境。最后,通过所提算法来完成Probit模型的变量选择,并将其用于新闻数据集的分类问题。     

线性模型下基于AIC准测的Bayes变量选择

讨论了线性模型下Bayes变量选择问题。通过用AIC准则来修正经典的Bayes变量选择方法,构造修正后的子模型后验分布,并且通过仿真计算验证,修正后的后验分布可以提高变量选择精度。     

分位数回归模型中的两步变量选择

对于高维分位数回归模型提出了一种两步变量选择方法,这里协变量的维数pn远远大于样本量n.在第一步中,使用e1惩罚,并且证明第一步由LASSO惩罚所得到的惩罚估计量能够把模型从超高维降到同真实模型同阶的维数,并且所选模型能够覆盖真实模型.第二步对第一步所得模型使用自适应的LASSO惩罚来剔除冗余变量.在一些正则性条件下,证明了此方法具有变量选择的相合性.还进行了数值模拟和实际数据分析,用来表明此方法在有限样本下的表现.     

非参数计量经济模型的变窗宽核估计

在随机设计(模型中所有变量为随机变量)下,提出了非参数计量经济模型的变窗宽核估计,并利用概率论中大数定理和中心极限定理,在内点处证明了它的一致性和渐近正态性.它在内点处的收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度.     

基于spike-and-slab先验分布的贝叶斯变量选择方法

针对超高维数据,提出一种基于spike-and-slab先验分布的超高维线性回归模型的贝叶斯变量选择方法。该方法继承了弹性网方法和EM算法的优点,以较快的收敛速度来获得稀疏的预测模型。特别地,针对系数的spike-and-slab先验分布设置上,该方法允许系数从不同坐标借力、自动适应已知数据的稀疏信息以及进行多重调整。通过与常用方法的比较,证明了该方法的准确性和有效性。