基于自适应组LASSO估计的高维门限因子模型一致选择
2021-08-26分类号:F224
【部门】内蒙古财经大学统计与数学学院 天津财经大学统计学院
【摘要】门限因子模型设定载荷具有阈值型区制转换结构,可以同时刻画高维时间序列的共变性和区制转换特征。针对高维门限因子模型,本文基于自适应组LASSO技术给出了一种一致模型选择过程。这一模型选择过程将因子个数设定、门限效应推断纳入统一的分析框架,不仅解决了模型选择的一致性问题,还同时实现了模型选择误差的统一控制,这对于高维门限因子模型而言是非常重要的。理论研究和随机模拟结论表明本文给出的一致模型选择过程具有良好的大样本性质和有限样本表现。最后,本文将门限因子模型应用于我国金融市场分析,实证结果进一步验证了本文理论的有效性。
【关键词】一致模型选择 门限因子模型 收缩估计
【基金】国家自然科学基金地区项目“具有平滑转换向量自回归因子结构的动态因子模型建模方法及其应用研究”(71763020);; 国家社会科学基金项目“经济高质量发展的宏观调控政策冲击识别与动态因果效应评价研究”(19BTJ052);; 内蒙古自然科学基金项目“一类具有平滑转换向量自回归因子结构的动态因子模型的统计推断与应用研究”(2018MS07021)
【所属期刊栏目】统计研究
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