面板数据分位回归中适应性LASSO调节参数的选择

doi:10.13860/j.cnki.sltj.20170117-003

	面板数据分位回归中适应性LASSO调节参数的选择
	王天颖 ; 杨亚琦 ; 田茂再
	2017
发表期刊	数理统计与管理
期号	3 页码:429-440
摘要	在带有罚函数的变量选择中,调节参数的选择是一个关键性问题,但遗憾的是,在大多数文献中,调节参数选择的方法较为模糊,多凭经验,缺乏系统的理论方法。本文基于含随机效应的面板数据模型,提出分位回归中适应性LASSO调节参数的选择标准惩罚交叉验证准则(PCV),并讨论比较了该准则与其他选择调节参数的准则的效果。通过对不同分位点进行模拟,我们发现当残差ε来自尖峰分布和厚尾分布时,该准则能更好地估计模型参数,尤其对于高分位点和低分位点而言.选取其他分位点时,PCV的效果虽稍逊色于Schwarz信息准则,但明显优于Akaike信息准则和交叉验证准则。且在选择变量的准确性方面,该准则比Schwarz信息准则、Akaike信息准则等更加有效。文章最后对我国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,展示了惩罚交叉验证准则的性能,得到了在不同分位点处宏观经济指标之间的回归关系。
关键词	调节参数选择分位回归适应性LASSO 惩罚交叉验证准则面板数据
DOI	10.13860/j.cnki.sltj.20170117-003
URL	查看原文
收录类别	CSSCI ; CSCD
ISSN	1002-1566
语种	中文
来源期刊等级	B类
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/1145
专题	统计与数据科学学院
作者单位	1.中国人民大学应用统计科学研究中心; 2.中国人民大学统计学院; 3.兰州商学院统计系
推荐引用方式 GB/T 7714	王天颖,杨亚琦,田茂再. 面板数据分位回归中适应性LASSO调节参数的选择[J]. 数理统计与管理,2017(3):429-440.
APA	王天颖,杨亚琦,&田茂再.(2017).面板数据分位回归中适应性LASSO调节参数的选择.数理统计与管理(3),429-440.
MLA	王天颖,et al."面板数据分位回归中适应性LASSO调节参数的选择".数理统计与管理 .3(2017):429-440.