本文選題：調(diào)節(jié)參數(shù)選擇　切入點：分位回歸　出處：《數(shù)理統(tǒng)計與管理》2017年03期

【摘要】：在帶有罰函數(shù)的變量選擇中,調(diào)節(jié)參數(shù)的選擇是一個關鍵性問題,但遺憾的是,在大多數(shù)文獻中,調(diào)節(jié)參數(shù)選擇的方法較為模糊,多憑經(jīng)驗,缺乏系統(tǒng)的理論方法。本文基于含隨機效應的面板數(shù)據(jù)模型,提出分位回歸中適應性LASSO調(diào)節(jié)參數(shù)的選擇標準懲罰交叉驗證準則(PCV),并討論比較了該準則與其他選擇調(diào)節(jié)參數(shù)的準則的效果。通過對不同分位點進行模擬,我們發(fā)現(xiàn)當殘差ε來自尖峰分布和厚尾分布時,該準則能更好地估計模型參數(shù),尤其對于高分位點和低分位點而言.選取其他分位點時,PCV的效果雖稍遜色于Schwarz信息準則,但明顯優(yōu)于Akaike信息準則和交叉驗證準則。且在選擇變量的準確性方面,該準則比Schwarz信息準則、Akaike信息準則等更加有效。文章最后對我國各地區(qū)多個宏觀經(jīng)濟指標的面板數(shù)據(jù)進行建模分析,展示了懲罰交叉驗證準則的性能,得到了在不同分位點處宏觀經(jīng)濟指標之間的回歸關系。
[Abstract]:In the variable selection with penalty function, the choice of adjusting parameters is a key problem. Unfortunately, in most literatures, the method of adjusting parameter selection is rather fuzzy, mostly based on experience and lacking of systematic theory.Based on the panel data model with random effects, this paper presents a standard penalty cross validation criterion for the selection of adaptive LASSO adjustment parameters in quantile regression, and discusses and compares the effectiveness of this criterion with other criteria for selecting adjustment parameters.By simulating the different loci, we find that when the residual 蔚 comes from the peak distribution and the thick tail distribution, the criterion can better estimate the model parameters, especially for the high and low fraction sites.The effect of Schwarz information criterion is slightly inferior to that of Akaike information criterion and cross validation criterion when other loci are selected.Moreover, this criterion is more effective than Schwarz information criterion and Akaike information criterion in the accuracy of selecting variables.Finally, the panel data of several macroeconomic indicators in various regions of China are modeled and analyzed, and the performance of the penalty cross-validation criterion is demonstrated, and the regression relationship between macroeconomic indicators at different sub-sites is obtained.
【作者單位】： 中國人民大學應用統(tǒng)計科學研究中心;中國人民大學統(tǒng)計學院;蘭州商學院統(tǒng)計系;
【基金】：教育部哲學社會科學研究重大課題攻關項目(15JZD015),教育部高等學校博士學科點專項科研基金(20130004110007),教育部人文社會科學重點研究基地重大項目(15JJD910001) 國家自然科學基金(11271368) 北京市社會科學基金重大項目(15ZDA17) 國家社會科學基金重點項目(13AZD064) 中國人民大學科學研究基金(中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助)項目成果(15XNL008)
【分類號】：O212.1

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本文編號：1688768