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[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丹 郑少智
文章考虑了Cox模型的变量选择问题,将自适应Lasso引入到Cox模型中,提出了一类基于惩罚偏似然函数的自适应Lasso估计程序。通过对偏似然函数采用二阶泰勒展开式近似逼近,运用循环坐标下降法求解模型,再借助牛顿—拉普森迭代完成整个变量选择和估计过程。随机数据模拟的结果表明该方法具有优良的变量选择效果,并适用于高维数据。
[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
孙燕
不同于常见的模型估计和检验研究,本文重点关注计量模型设定中的变量选择问题,提出了随机效应Logit计量模型的自适应Lasso变量选择方法,同步完成变量选择和参数估计。由于模型中随机效应的存在加大了变量选择难度,本文将随机效应视为缺失数据,采用EM算法结合Gauss-Hermite数值积分法,根据Newton-Raphson迭代法建立模型参数的自适应Lasso。蒙特卡罗仿真模拟实验结果表明,该变量选择方法在有限样本下的表现良好。最后又将该方法运用于个体健康影响因素的分析中。
[期刊] 统计与决策
[作者]
秦晔玲 朱建平
自适应Lasso回归算法是近年来统计选元的一个新兴方法,具备良好的统计性质。在当今社会资产数量众多的金融投资市场中,资产选择的传统方法Markowitz均值方差模型虽然简单,但不稳定,且容易产生空头头寸。自适应Lasso算法基于变量选择的基本概念,针对资产组合构建而提出,以指数跟踪为目的,构造复制效果良好的稀疏股票投资组合,并进一步对指数的未来趋势做出预测。文章以中国深沪300指数的指数跟踪为例进行分析,结果表明自适应Lasso算法在资产选择和预测中都有良好的效果。
关键词：
资产选择 自适应Lasso 指数跟踪
[期刊] 统计研究
[作者]
韩猛 白仲林
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
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
冷薇 李俊鹏 张崇岐
变量选择是统计建模中重要的问题。当试验数据维数很高时,传统变量选择方法的应用受到了很多制约。本文以高维混料试验为基础,比较了AIC准则和LASSO在变量选择问题上的优良性。通过实例验证,LASSO可以快速且准确地对高维混料模型中的变量进行筛选,从而得出最优模型,达到降低成本、提高利益的目的。
关键词：
高维混料模型 变量选择 LASSO
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄河 潘莹丽
在生物医学、临床试验和流行病学等领域的研究中，由于获得生存数据的试验设计、观测时间的局限，以及观测对象在进入或退出试验时的个体差异等方面的原因，与所关注事件的发生时间相关的数据经常存在右删失。基于右删失生存数据解析协变量和生存时间的关系时，应用最为广泛的统计模型是Cox模型。随着科学技术的进步，数据收集变得越来越容易，导致数据库规模越来越大、复杂性越来越高，数据的维度通常可以达到成百上千维，甚至更高。文章提出一种Cox模型中基于Model-X Knockoffs的高维控制变量选择方法。首先基于Knockoffs框架建立一个Knockoffs变量，并基于原始协变量和其相应的Knockoffs变量构造一个正则化的目标函数，然后通过求解目标函数的最优解构造一个统计量和基于数据的阈值，最后进行变量选择。模拟分析和实证研究结果表明：所提方法可以在变量选择的同时提供可靠的FDR控制，优于传统的LASSO方法。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
黄雅丹 陆晓骏 张大力
Lasso和自适应Lasso在数据滚动预测过程中压缩保留的自变量不一致，导致生产决策者需要花费时间精力快速根据变化的相关关系做出策略调整。这篇文章首次提出了一类衡量模型一致性的指标，并提出了一种具有历史记忆性的自适应Lasso预测模型权重构造方法，以保证改进的自适应Lasso模型在数据滚动预测过程中的模型一致性。采用蒙特卡洛仿真技术，比较了Lasso、自适应Lasso以及新方法(IA Lasso)在不同残差分布和系数初始估计方法下的模型表现差异。数值结果说明了IA Lasso在预测性能、Oracle性质以及模型一致性上的优良表现。最后将三类Lasso模型应用到我国主机厂车型实际产量预测中，实证结果表明，IA Lasso模型一致性最高且预测效果最佳，决策者可以依据IA Lasso长期关注固定的相关车型。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
罗幼喜 李翰芳
研究目标:解决随机效应分位回归模型中固定效应和随机效应系数同时估计和选择问题。研究方法:对固定效应和随机效应系数同时实施自适应Lasso惩罚,并为参数估计设计交替迭代算法。研究发现:新方法不仅对随机误差分布具有较强的稳健性,而且在不同稀疏度模型下均有着良好的表现,尤其是在高维情形时。研究创新:本文提出的方法在对模型中重要自变量进行选择的同时能够充分考虑随机效应的影响;交替迭代算法不仅有效解决了需要选择两个惩罚参数的困境,而且收敛速度快。研究价值:为实际工作者对面板数据和纵向数据的分析提供了有效的建模方法。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
罗幼喜 李翰芳
研究目标:解决随机效应分位回归模型中固定效应和随机效应系数同时估计和选择问题。研究方法:对固定效应和随机效应系数同时实施自适应Lasso惩罚,并为参数估计设计交替迭代算法。研究发现:新方法不仅对随机误差分布具有较强的稳健性,而且在不同稀疏度模型下均有着良好的表现,尤其是在高维情形时。研究创新:本文提出的方法在对模型中重要自变量进行选择的同时能够充分考虑随机效应的影响;交替迭代算法不仅有效解决了需要选择两个惩罚参数的困境,而且收敛速度快。研究价值:为实际工作者对面板数据和纵向数据的分析提供了有效的建模方法。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
古志婷 宋泽芳 李元
本文以沪深300指数为研究对象,应用LASSO变量选择方法与多因子模型来研究增强型指数基金的构造。实证结果表明,在样本数据内,基于LASSO变量选择方法与多因子模型所构造的增强型指数基金均能够在追踪基准指数的同时获取超额收益。并且发现基于LASSO变量选择方法构造的增强型指数基金优于多因子模型构造的增强型指数基金。
[期刊] 税务与经济(长春税务学院学报)
[作者]
闵丹
采用针对聚类问题的神经网络方法,利用自适应共振(ART)模型,通过对我国证券市场中的股票进行实证分类,可以得出在给定数据解释能力方面,ART模型倾向于构建一个狭长的、具有某种函数关系的类;各类型股票分组的结果显示:收益率与标准差之间规律递增排列,市盈率效应和规模效应、主营业务增长率效应等一一显现。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
郭惠玲 郭朝阳
营销能力一直是战略营销领域学者的重点研究对象,学术界先后提出了静态营销能力、动态营销能力和自适应营销能力的概念。通过大量文献梳理,文章深入剖析了自适应营销能力的理论内涵,并对三种营销能力的理论基础、分析视角、战略重点等方面内容加以区分,提出了相应的研究命题,最后对该领域的未来研究方向和应用做出了简单的展望。
[期刊] 统计研究
[作者]
王大荣 张忠占
在联合广义线性模型中,散度参数与均值都被赋予了广义线性模型的结构,本文主要考虑在只有分布的一阶矩和二阶矩指定的条件下,联合广义线性模型中均值部分的变量选择问题。本文采用广义拟似然函数,提出了新的模型选择准则(EAIC);该准则是Akaike信息准则的推广。论文通过模拟研究验证了该准则的效果。
[期刊] 统计研究
[作者]
马键 胡毅 徐淑一
本文分析后定变量对处置效应模型估计的影响。在Rubin因果范式中引入后定变量,证明此时非混淆性假设失效,进而导致多组识别方程失效,倾向得分函数估计出现偏误。识别方程失效、倾向得分估计偏误导致多种基于倾向得分的处置效应估计非一致。进一步扩展到高维处置效应的情形,证明非混淆性假设蕴含条件外生性假设,引入后定变量会导致内生性问题,使得高维LASSO/PostLASSO估计出现偏误。蒙特卡洛模拟实验证实,后定变量将导致倾向得分估计与LASSO/Post-LASSO估计出现偏误。基于理论分析的结论,对Dickson等(2015)的实证案例进行分析。
关键词：
处置效应 后定变量 倾向得分 LASSO
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