变量惩罚效应在贝叶斯分位数回归模型的应用

发布时间：2018-04-20 12:29

  本文选题：维数灾难 + 自适应Lasso惩罚　； 参考：《统计与决策》2016年19期

【摘要】：尽管贝叶斯分位数回归方法能够有效克服经济金融数据的尖峰厚尾、结构突变等问题,充分借鉴已有研究成果信息,但是其并不能很好解决多维变量模型的维数灾难问题。为此,文章在贝叶斯分位数回归基础上,结合自适应Lasso变量惩罚作用,构建了基于MH抽样的自适应Lasso惩罚贝叶斯分位数回归模型。通过仿真模拟实验以及MCMC链条检验,证明上述模型具有优良拟合性质,尤其是在小样本情形下。
[Abstract]:Although Bayesian quantile regression method can effectively overcome the problems such as peak and thick tail of economic and financial data, structural mutation and other problems, it can not solve the problem of dimensionality disaster of multidimensional variables model. Based on Bayesian quantile regression and adaptive Lasso variable penalty, an adaptive Lasso penalty Bayesian quantile regression model based on MH sampling is constructed in this paper. The simulation experiment and MCMC chain test show that the model has good fitting property, especially in the case of small sample.
【作者单位】： 厦门大学经济学院;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(71373219);国家自然科学基金青年项目(71103150) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2013221012)
【分类号】：F224

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本文编号：1777742