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。     

删失回归模型的分位数变量选择和压缩估计简

Censored regression (“Tobit”) model is a kind of limited dependent variable model widely used in econometrics research. Based on the quantiles estimation and the smoothly clipped absolute deviation (SCAD), a method for variable selection and shrinking estimation was presented, which selects the non-zero coefficients corresponding to the significant variables and simultaneously gives a consistent estimate of the parameters. In addition, the variable selection possesses the oracle properties. Finally, numerical studies were conducted to evaluate the performance of the proposed method for censored regression model.     

具有自相关误差变系数回归模型的局部线性估计

变系数回归模型误差具有自回归结构时,基于重新改写具有自回归误差的变系数回归模型为独立误差的变系数回归模型,文章提出其局部线性估计方法.模拟结果显示该估计方法是有效的.     

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。     

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.     

变系数回归模型在计量经济学中的应用

文章主要讨论了变系数回归模型在计量经济学中的应用,变系数回归模型不但有很好的拟合效果,而且可以探讨变量之间的经济结构的非平稳性,这是经典的线性回归模型所不能比拟的.     

基于DP算法的变量选择

在DP算法的基础上,提出了新的PDP算法,来实现带有惩罚函数的目标函数中参数估计的计算问题。新算法为基于惩罚函数的变量选择方法在计算上的实现提供了新的选择,同时通过数据模拟分析验证了新算法的有效性。     

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.     

一类变系数基因选择模型的振动性

研究了与类具有时滞的变系数基因选择模型,xn 1=xnexp[βn(1-2xn-k)[]/1-xn xnexp[βn(1-2xn-k)],n=0,1,2,……振动性,获得了其正解关于正平衡点x^-=1/2振动的一个好的充分条件,推广了献[2]中的结果。