本文選題：高維閾值模型 + 稀疏特征��； 參考：《統(tǒng)計(jì)研究》2017年04期

【摘要】：閾值模型是刻畫非線性關(guān)系的一類重要模型,但由于傳統(tǒng)的閾值估計(jì)量具有非標(biāo)準(zhǔn)型的漸近分布以及保守的置信區(qū)間,使得其在實(shí)證應(yīng)用中受到限制。針對(duì)這些局限性,本文將傳統(tǒng)的閾值模型擴(kuò)展成為具有高維稀疏特征的形式,并從變量篩選的角度去考察模型的結(jié)構(gòu)突變,在此基礎(chǔ)上為新的高維閾值模型設(shè)計(jì)合理的求解算法,并進(jìn)一步推導(dǎo)了參數(shù)估計(jì)量的一致性與漸近正態(tài)性。通過(guò)數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),高維稀疏的建模方法,不僅能夠有效識(shí)別出閾值模型的結(jié)構(gòu)突變,對(duì)重要變量的參數(shù)也有著非常良好的估計(jì)效果。
[Abstract]:Threshold model is an important model to characterize nonlinear relations, but the traditional threshold estimator is restricted in empirical application because of its nonstandard asymptotic distribution and conservative confidence interval.In view of these limitations, this paper extends the traditional threshold model to a form with high dimensional sparse feature, and investigates the structural mutation of the model from the angle of variable selection.On this basis, a reasonable algorithm is designed for the new high-dimensional threshold model, and the consistency and asymptotic normality of the parameter estimator are further derived.The numerical simulation results show that the high dimensional sparse modeling method can not only effectively identify the structural changes of the threshold model, but also have a very good estimation effect on the parameters of important variables.
【作者單位】： 暨南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;暨南大學(xué)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與創(chuàng)新戰(zhàn)略研究中心;中山大學(xué)嶺南學(xué)院;
【分類號(hào)】：C815

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1764858