变量选择中的LARS算法及其在国民经济中的应用

发布时间：2021-11-08 02:34

　　变量选择是多元线性统计模型建立过程中一个很重要的环节,基于不同的需求,可以通过构建不同的约束来进行变量选择。本文将要介绍的LARS-Lasso算法的主要目的是筛掉一些对因变量影响较小的变量,其主要包含了两方面的内容,一方面为变量选择的Lasso方法,另一方面为最小角回归(Least Angel Regression)算法。主要思想是对经典的最小二乘问题加上绝对值约束,构建变量选择问题,然后运用拉格朗日乘子法,将经典的拉格朗日乘子视为可以构造的参量进行LARS算法的迭代,再根据Lasso的约束条件对解的要求对LARS的迭代过程加以修正来得到符合要求的解。在此基础上,我们用该算法对国内生产总值(GDP)建立了一个估计模型,并对经济指标进行分析,得到对国内生产总值影响较大的因子以及与此对应的估计式,并对2011年GDP的增长率做了预测。为了考察样本大小对算法精准度的影响,本文又采用小样本模型对GDP进行了估计,并对两种情况进行了比较,进一步说明了大样本对估计精度的重要性。

【文章来源】： 山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：41 页

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 引论
    1.1 变量选择的必要性
    1.2 变量选择的发展及要求
2 变量选择对估计和预测的影响
3 变量选择的Lasso方法
4 最小角回归算法(LARS)
5 LARS算法与Lasso方法的联系
    5.1 LARS算法的Lasso改变
    5.2 LARS以及Lasso解的性质
    5.3 LARS-Lasso算法的补充说明
6 国内生产总值影响因素分析
    6.1 大样本时的GDP模型
    6.2 小样本模型
参考文献
致谢
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本文编号：3482830