动态变系数回归模型的识别与非参数GMM估计

• 作者: 李睿 郝瑞丽
• 来源期刊: 数学年刊A辑
• 学科: 数学
• 关键词: 变系数模型 动态回归 样条近似 惩罚GMM估计 Oracle性质
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 337-358
• 页数: 22页
• 分类号: O175.29
• 语种: 中文
• DOI: 10.16205/j.cnki.cama.2016.0029

摘要

主要研究关于面板数据的有限阶固定效应的动态变系数回归模型(简称FDVCM)的统计推断问题.基于B-样条函数和广义矩估计(简称GMM)方法,首先建立了未知系数函数的非参数GMM估计,并证明大样本情形下该估计达到最优非参数收敛速度且具有渐近正态性质.然而实际问题中模型的动态阶数完全未知,也可能存在其它冗余的回归变量,文中借助文[Fan J,Li R.Variable selection viapenalized likelihood and its oracle properties.Journal of the American Statistical Association,2001,96 (456):1348-1360]中的smoothly clipped absolute deviation(简称SCAD)惩罚函数同时识别真实的动态阶数和显著的外生回归变量.同时建立了压缩估计的Oracle性质,即所识别的模型与真实模型中的参数估计具有相同的渐近分布.最后,无论是数值试验还是实例数据分析都验证了本文方法的合理性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李睿		7	12	2.0	3.0
2	郝瑞丽		1	0	0.0	0.0