带多个变点的逐段连续线性分位数回归模型及应用
2017-08-05分类号:F224
【部门】湖南大学金融与统计学院
【摘要】研究目标:建立具有多个变点的逐段连续线性分位数回归模型(Continuous Piecewise Linear Quantile Regression with Multiple Change Points,CPLQR)。研究方法:先通过LASSO和广义贝叶斯信息准则确定变点个数,再通过线性化技巧来估计变点的位置与回归系数。研究发现:新方法能够同时确定变点个数、估计变点位置和回归系数,而且具有较强的稳健性;应用该方法于年龄和身体质量指数之间关系,进一步证实了模型的实用性。研究创新:新方法能够处理多个变点的问题,通过LASSO和广义贝叶斯信息准则确定变点数目,避免了主观判断的弊端;借助线性化技巧,解决了目标函数在变点处不可导问题。研究价值:本文结果将为分析经济、金融、医药和生物等学科中存在结构变化的数据提供强有力的研究工具。
【关键词】多个变点 逐段连续线性 分位数回归 LASSO 线性化技巧
【基金】国家自然科学青年基金项目(11401194); 湖南省自然科学青年基金项目(2017JJ3021); 湖南大学中央高校基本科研业务费专项资金(227201305039)的资助
【所属期刊栏目】数量经济技术经济研究
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