基于双自适应Lasso惩罚的随机效应分位回归模型研究

发布时间：2018-05-24 12:34

  本文选题：随机效应 + 自适应Lasso　； 参考：《数量经济技术经济研究》2017年05期

【摘要】：研究目标:解决随机效应分位回归模型中固定效应和随机效应系数同时估计和选择问题。研究方法:对固定效应和随机效应系数同时实施自适应Lasso惩罚,并为参数估计设计交替迭代算法。研究发现:新方法不仅对随机误差分布具有较强的稳健性,而且在不同稀疏度模型下均有着良好的表现,尤其是在高维情形时。研究创新:本文提出的方法在对模型中重要自变量进行选择的同时能够充分考虑随机效应的影响;交替迭代算法不仅有效解决了需要选择两个惩罚参数的困境,而且收敛速度快。研究价值:为实际工作者对面板数据和纵向数据的分析提供了有效的建模方法。
[Abstract]:Objective: to solve the problem of simultaneous estimation and selection of fixed and random effect coefficients in the stochastic effect quantile regression model. Methods: adaptive Lasso penalty is applied to both fixed and random effect coefficients, and an alternative iterative algorithm is designed for parameter estimation. It is found that the new method not only has strong robustness to the random error distribution, but also has a good performance under different sparsity models, especially in the high dimensional case. Research innovation: the method proposed in this paper can fully consider the influence of random effect while selecting the important independent variables in the model, and the alternating iterative algorithm not only solves the dilemma of choosing two penalty parameters effectively, And the convergence speed is fast. Research value: provides an effective modeling method for practical workers to analyze panel data and longitudinal data.
【作者单位】： 湖北工业大学理学院;华中师范大学数学与统计学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(11271368) 教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJC790105) 湖北工业大学博士科研启动基金项目(BSQD13050)的资助
【分类号】：O212.1

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本文编号：1929068