基于迹lasso模型的变量筛选方法

• 作者: 张立军 谭冰洁
• 来源期刊: 系统工程
• 学科: 社会科学
• 关键词: 迹lasso法 变量筛选
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 方法与应用
• 页码范围: 127-134
• 页数: 8页
• 分类号: C812
• 语种: 中文

摘要

lasso法因能得到稀疏解而常用于计量模型的变量筛选中.然而在处理强相关数据时,lasso法不存在组效应且结果不稳定.针对该问题,本文在变量筛选时提出了对lasso法改进后的迹lasso法,该方法具有自动组效应的优点.将其运用至空气质量指数模型的变量筛选中,实证分析表明,迹lasso法能更好地处理强相关数据,且能筛选出更精炼的变量,从而构建一个更容易解释的模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张立军		41	816	15.0	28.0
2	谭冰洁		1	0	0.0	0.0