对部分线性模型的aglasso(adaptive group lasso)参数估计及变量选择问题进行研究.通过构造aglasso的估计函数,将分组部分线性模型变量的选择问题转化为分组因子的选择问题.理论研究表明:该方法能相合地识别真实模型,并且估计具有oracl...对部分线性模型的aglasso(adaptive group lasso)参数估计及变量选择问题进行研究.通过构造aglasso的估计函数,将分组部分线性模型变量的选择问题转化为分组因子的选择问题.理论研究表明:该方法能相合地识别真实模型,并且估计具有oracle性质.最后通过模拟研究了所提方法的有限样本性质.展开更多
主要研究关于面板数据的有限阶固定效应的动态变系数回归模型(简称FDVCM)的统计推断问题.基于B-样条函数和广义矩估计(简称GMM)方法,首先建立了未知系数函数的非参数GMM估计,并证明大样本情形下该估计达到最优非参数收敛速度且具有渐近...主要研究关于面板数据的有限阶固定效应的动态变系数回归模型(简称FDVCM)的统计推断问题.基于B-样条函数和广义矩估计(简称GMM)方法,首先建立了未知系数函数的非参数GMM估计,并证明大样本情形下该估计达到最优非参数收敛速度且具有渐近正态性质.然而实际问题中模型的动态阶数完全未知,也可能存在其它冗余的回归变量,文中借助文[Fan J,Li R.Variable selection via penalized likelihood and its oracle properties.Journal of the American Statistical Association,2001,96(456):1348-1360]中的smoothly clipped absolute deviation(简称SCAD)惩罚函数同时识别真实的动态阶数和显著的外生回归变量.同时建立了压缩估计的Oracle性质,即所识别的模型与真实模型中的参数估计具有相同的渐近分布.最后,无论是数值试验还是实例数据分析都验证了本文方法的合理性和可行性.展开更多
基金supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant No.11971291)the National Social Science Foundation of China(Grant No.19BTJ032)+1 种基金Fujian Alliance of Mathematics(Grant No.2023SXLMMS10)Scientific Research Climbing Program of Xiamen University of Technology(Grant No.XPDKT20037).
基金The National Natural Science Foundation of China(11361007)the Natural Science Foundation of Guangxi(2012GXNSFBA053010+1 种基金2014GXNSFCA118001)the Project for Fostering Distininguished Youth Scholars of Shandong University of Finance and Economics
文摘对部分线性模型的aglasso(adaptive group lasso)参数估计及变量选择问题进行研究.通过构造aglasso的估计函数,将分组部分线性模型变量的选择问题转化为分组因子的选择问题.理论研究表明:该方法能相合地识别真实模型,并且估计具有oracle性质.最后通过模拟研究了所提方法的有限样本性质.
基金The National Social Science Foundation of China(11CTJ004)the National Natural Science Foundation of China(11301569+2 种基金11101452)the Natural Science Foundation Project of CQCSTC(cstc2011jjA00014)the Research Foundation of Chongqing Municipal Education Commission(KJ120504)
文摘主要研究关于面板数据的有限阶固定效应的动态变系数回归模型(简称FDVCM)的统计推断问题.基于B-样条函数和广义矩估计(简称GMM)方法,首先建立了未知系数函数的非参数GMM估计,并证明大样本情形下该估计达到最优非参数收敛速度且具有渐近正态性质.然而实际问题中模型的动态阶数完全未知,也可能存在其它冗余的回归变量,文中借助文[Fan J,Li R.Variable selection via penalized likelihood and its oracle properties.Journal of the American Statistical Association,2001,96(456):1348-1360]中的smoothly clipped absolute deviation(简称SCAD)惩罚函数同时识别真实的动态阶数和显著的外生回归变量.同时建立了压缩估计的Oracle性质,即所识别的模型与真实模型中的参数估计具有相同的渐近分布.最后,无论是数值试验还是实例数据分析都验证了本文方法的合理性和可行性.
