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[期刊] 统计研究
[作者]
李扬 曾宪斌
本文针对面板数据模型的惩罚似然变量选择问题,比较研究了Lasso、Adaptive Lasso、Bridge和SCAD四种罚函数的渐近性质。模拟结果验证了在面板数据情况下,Adaptive Lasso、Bridge和SCAD的Oracle性质同样成立,且它们在变量选择准确性、参数估计精度和模型预测精度三方面的效果都优于Lasso。为了合理选取调整参数,本文考虑AIC、BIC、GCV、Cp四种准则,通过模拟显示BIC和GCV的表现通常要优于AIC和Cp。作为实证研究,本文在面板数据框架下应用惩罚似然方法对上市公司市盈率影响因素进行选择,以期对股市投资者做出理性投资决策有一定指导价值。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王纬 任燕燕 刘光宗
面板数据模型在经济、生物、统计等领域有着广泛的应用。经典的面板数据模型假设解释变量系数不随时间变化。然而在现实中,解释变量系数可能会因多种因素的影响而存在多重未知的结构变点。本文假设交互固定效应面板数据模型中含有多重未知的结构变点。研究发现通过Pairwise惩罚的参数估计方法在目标函数中增加对相邻时间解释变量系数的惩罚项,能够同时进行参数估计和结构变点诊断。蒙特卡洛模拟结果显示,不管是否存在同方差假设,该方法估计的解释变量系数均偏差较小且结构变点诊断错误率低。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱利荣 胡超竹 罗幼喜
针对含个体效应的面板数据模型，文章提出了一种带Adaptive Lasso惩罚的复合分位回归方法来估计回归系数。通过对模型两边左乘一个合适的幂等矩阵有效地消除了个体效应的影响，并使用MM算法迭代求解未知参数，用SIC准则对惩罚参数进行选取。同时，利用蒙特卡洛方法模拟了在不同误差和不同稀疏模型下回归系数的估计和选择情况，并与最小二乘回归、中位回归、复合分位回归估计结果进行对比，最后用实例数据进行验证。结果表明：带Adaptive Lasso惩罚的复合分位回归方法能够对回归系数进行精确估计，且其在稀疏模型上相比稠密模型具有更好的表现。在变量选择问题上，带Adaptive Lasso惩罚的复合分位回归方法能够很好地排除无关解释变量的影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
余纯 翁诗雨
在有限回归混合模型的应用中,用于变量选择的惩罚似然方法在统计学中发挥了重要作用。然而,普通的惩罚似然方法对离群值很敏感。文章提出了一种稳健的惩罚似然方法,可同时进行离群值检测和变量选择。并提出一种数据自适应的选择调谐参数程序和EM算法用以稳定、有效的计算。通过在模拟分析中与普通的惩罚似然方法做比较,表明了本文提出的新方法的有效性。
[期刊] 统计研究
[作者]
孙燕
在颇具争议的收入差距和健康关系研究中,为了降低可能存在的模型设定和遗漏变量偏误,本文提出了随机效应半参数logit模型,其中非参数的设定还可用于数据的初探性分析。随后本文提出了模型非参数和参数部分的估计方法。这里涉及的难点是随机效应的存在导致似然函数中的积分没有解析式,而非参数的存在更加大了估计难度。本文基于惩罚样条非参数估计方法和四阶Laplace近似方法建立了惩罚对数似然函数,其最大化采用了Newton-Raphson近似方法。文章还建立了惩罚样条中重要光滑参数的选取准则。模型在收入差距和健康实例中的估计结果表明数据支持收入差距弱假说,且非参数估计结果表明其具有U型形式,与实例估计结果的比较指出本文提出的估计方法是较准确的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何培 姬永刚 姚越眉
文章将自适应Lasso变量选择方法扩展到变系数向量自回归模型(TVP-VAR)中。利用所提出方法对2005—2014年航空煤油价格与民航货邮与旅客周转量月度数据进行分析,并与其他四种方法进行了比较,结果显示:与常系数VAR模型相比,变系数VAR模型能够显著提高模型的拟合与预测精度。提出的自适应Lasso变系数模型一致优于Belmonte,Koop和Korobolis(2014)提出的Lasso变系数模型。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
褚挺进 华雨臻 丁一鸣 尹建鑫
在有限维参数刻画的误差空间协方差矩阵下,针对带有高维协变量的地理空间线性回归模型的变量选择和参数估计,提出了基于惩罚最小二乘的自适应惩罚最大似然估计算法。给出了维数发散时的两种类型的理论性质刻画——分别是维数发散,但比样本量小时的参数估计的误差收敛速度和稀疏相合性;在维数远远大于样本量时,使用了“主项-对偶项见证”(prime-dual witness)技术得到高维时(p>>n)的非渐近结果的误差收敛速度和模型选择符号相合性。我们发现,在对空间相关矩阵假定某个类(如Matern类)时,若该类待估参数个数有限,则高维协变量的模型选择和参数估计的结果与样本独立时的结果是一致的。通过随机模拟证明了本文使用的坐标下降求解算法的有效性。在一个世界范围内69家实验室的拟南芥的基因型(SNP)与花开时长等表型数据上应用了本文方法进行花开时长表型预测,验证了方法的适用性和优越性。
[期刊] 统计研究
[作者]
邓明
本文对扰动项存在跨时期的异方差、但不存在序列相关的时变系数空间自回归模型提出了极大似然的估计方法,并证明了该估计量的一致性,同时,证明了该估计量渐进服从正态分布,由此说明该估计量具有优良的大样本性质。同时,我们还对本文所提出估计量的小样本性质进行了数值模拟。本文研究表明,估计量虽然在N较小时偏差较大,但是随着N的不断增加,估计量偏差减小,体现了比较优良的渐进性质。同时,估计量的偏差会随着时期数的增加而变大,这说明本文所提出的估计方法适用于个体数较多、时期数较少的短面板数据。
关键词：
时变系数 空间自回归模型 极大似然估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
任燕燕 李东霖 王文悦
文章关注系数具有两维异质性结构的面板分位数模型，基于SCAD惩罚函数和MCP惩罚函数提出双惩罚最小加权绝对偏差目标函数，同时进行参数估计和两维异质性结构识别。利用ADMM算法求解目标函数，并使用BIC信息准则通过网格搜索选择最优调节参数。根据蒙特卡洛模拟结果验证了所提方法的有限样本性质，最后使用实际数据检验了其应用效果。研究结果表明：所提出的方法能够准确识别两维异质性结构，并且Post估计量的参数估计精确度接近于Oracle估计量。
关键词：
两维异质性 面板数据 分位数回归 双惩罚
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏丽丽 田茂再
在零膨胀计数数据的研究中,非零膨胀率和某种分布均值之间可能存在某种单调关系,此时再用普通的零膨胀计数数据的分析方法会偏离实际。因此,文章用一类带约束的零膨胀广义可加模型对此类数据进行分析,约束条件是膨胀率和分布均值之间存在某种线性关系。最后结合惩罚似然估计和EM算法对模型进行参数估计,并在模拟过程中用惩罚样条的方法来克服曲线对数据点的过度拟合问题。通过模拟和实例分析发现,带约束的零膨胀广义可加模型对此类复杂数据有较好的拟合效果。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张帅 杨剑锋 刘玉敏 靳琳琳
变量选择控制图是高维统计过程监控的重要方法。针对传统变量选择控制图较少考虑高维过程空间相关性而造成监控效率低的问题，提出一种基于Fused-LASSO的高维空间相关过程监控模型。首先，利用Fused LASSO算法对似然比检验进行改进；然后，推导出基于惩罚似然比的监控统计量；最后，通过仿真模拟和真实案例分析所提监控模型的性能。仿真实验和真实案例均表明：在高维空间相关过程中，当相邻监控变量同时发生异常时，利用所提监控方法能够准确识别潜在异常变量，取得较好的监控效果。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
陈青青 龙志和
文章将局部空间相关性和时间序列相关性引入面板数据模型分析框架,提出时空相关面板数据模型。在模型估计上,为克服极大似然估计法(ML)在运算上的困难,文章提出采用等权重GMM和最优权重GMM估计方法估计模型误差项方差系数及序列相关系数,并在此基础上,提出采用可行广义最小二乘法(FGLS)估计模型参数,解决了经济计量实证研究中同时存在空间相关性与序列相关性情形下的参数估计。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
丁飞鹏
本文将个体效应与模型的线性部分和非线性部分同时进行估计,构建了惩罚二次推断函数估计法,估计了个体内具有自相关结构的随机效应部分线性单指数动态面板模型。该方法的优点是能够克服由个体效应引起的内生性问题,因此无论滞后因变量处于线性部分还是处于非参数部分均可得到一致有效的估计。进一步,本文证明了该估计方法的一致性和渐近正态性,同时还用Monte Carlo模拟实验评估了该估计方法在有限样本下的表现。
关键词：
单指数模型 动态面板模型 二次推断函数
[期刊] 统计研究
[作者]
丁飞鹏
分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性。当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数面板分位数回归模型,结合B-样条函数、SCAD惩罚函数和迭代加权最小二乘法,构建了模型的估计方法,证明了估计方法的一致性和渐近正态性,同时利用Monte Carlo模拟评价了所述方法在有限样本下的表现。最后,将估计方法应用于分析碳排放的影响因素。
[期刊] 统计研究
[作者]
丁飞鹏
分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性。当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数面板分位数回归模型,结合B-样条函数、SCAD惩罚函数和迭代加权最小二乘法,构建了模型的估计方法,证明了估计方法的一致性和渐近正态性,同时利用Monte Carlo模拟评价了所述方法在有限样本下的表现。最后,将估计方法应用于分析碳排放的影响因素。
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