分位数变系数模型基于核光滑的变量选择

• 作者: 刘吉彩 张日权 赵为华
• 来源期刊: 应用概率统计
• 关键词: 变系数模型 分位数回归 变量选择 BIC准则 QKLASSO 核光滑
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 537-560
• 页数: 24页
• 字数: 5763字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4268.2014.05.009

摘要

分位数变系数模型是一种稳健的非参数建模方法.使用变系数模型分析数据时,一个自然的问题是如何同时选择重要变量和从重要变量中识别常数效应变量.本文基于分位数方法研究具有稳健和有效性的估计和变量选择程序.利用局部光滑和自适应组变量选择方法,并对分位数损失函数施加双惩罚,我们获得了惩罚估计.通过BIC准则合适地选择调节参数,提出的变量选择方法具有oracle理论性质,并通过模拟研究和脂肪实例数据分析来说明新方法的有用性.数值结果表明,在不需要知道关于变量和误差分布的任何信息前提下,本文提出的方法能够识别不重要变量同时能区分出常数效应变量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张日权	华东师范大学金融与统计学院	27	68	6.0	7.0
3	赵为华	南通大学理学院	34	99	5.0	8.0
6	刘吉彩	华东师范大学金融与统计学院	3	3	1.0	1.0