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1.
作者提出一种新的相加模型中成分函数选择方法,并将Tibshirani 的LASSO方法推广到非参数的相加模型.数值模拟研究显示该方法可以同时估计与选择成分函数,计算简便.  相似文献   
2.
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。  相似文献   
3.
变系数模型的变量选择及在股票数据中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
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.  相似文献   
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