单指标分位数回归模型估计及变量选择

发布时间：2018-05-27 08:41

  本文选题：单指标模型 + 分位数回归　； 参考：《江苏师范大学》2017年硕士论文

【摘要】：单指标模型是一类建模灵活应用非常广泛的半参数模型.本文将应用B样条逼近技术及分位数回归方法研究单指标模型的估计和变量选择问题.首先,利用B样条光滑技术逼近未知指标函数,然后使用基于port的非线性优化的方法来得到模型中指标函数估计.我们提出了单指标分位数回归变量选择程序,通过自适应LASSO惩罚方法来得到指标参数的稀疏估计.最后,我们通过大量模拟分析说明了所提方法的有效性.本文还推广了关于单指标分位数回归模型的估计及变量选择方法,进一步研究了部分线性单指标分位数回归模型的估计及变量选择问题。
[Abstract]:Single-parameter model is a kind of semi-parameter model which is widely used in flexible modeling. In this paper, B-spline approximation and quantile regression are used to study the estimation and variable selection of single-parameter model. First, the B-spline smoothing technique is used to approximate the unknown index function, and then the nonlinear optimization method based on port is used to obtain the estimation of the index function in the model. We propose a single index quantile regression variable selection program and obtain the sparse estimation of the parameter by adaptive LASSO penalty method. Finally, we demonstrate the effectiveness of the proposed method by a large number of simulation analysis. This paper also generalizes the estimation and variable selection method of single-index quantile regression model, and further studies the estimation and variable selection of partial linear single quantile regression model.
【学位授予单位】：江苏师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F224

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本文编号：1941310