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本文提出复合最小化平均分位数损失估计方法 (composite minimizing average check loss estimation,CMACLE)用于实现部分线性单指标模型(partial linear single-index models,PLSIM)的复合分位数回归(composite quantile regression,CQR).首先基于高维核函数构造参数部分的复合分位数回归意义下的相合估计,在此相合估计的基础上,通过采用指标核函数进一步得到参数和非参数函数的可达最优收敛速度的估计,并建立所得估计的渐近正态性,比较PLSIM的CQR估计和最小平均方差估计(MAVE)的相对渐近效率.进一步地,本文提出CQR框架下PLSIM的变量选择方法,证明所提变量选择方法的oracle性质.随机模拟和实例分析验证了所提方法在有限样本时的表现,证实了所提方法的优良性. 相似文献
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本文主要研究分组数据分位数回归模型的变量选择和估计问题.为了充分反映数据的分组信息,需要假定每组数据的回归系数可以分解成共性部分和分组后的个性部分.为了进行变量筛选,本文提出分解系数的Lasso估计,并进一步提出了自适应Lasso估计.在处理相应优化问题时,采用了变换观测矩阵的方法简化问题求解.本文给出了自适应Lasso估计的Oracle性质证明,并且通过数值模拟研究展示了所提方法的有限样本表现.最后,将此方法应用到乳腺浸润癌致病基因的变量筛选上来展示所提方法的实际应用表现. 相似文献
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本文研究了固定效应空间自回归分位数模型的变量选择问题.通过惩罚压缩相关参数,达到了同时识别空间效应、估计未知参数和选择解释变量的目的.此外,给出了变量选择的实现算法并证明了惩罚估计量的大样本性质.数值模拟和实例分析均表明了所提方法的优良表现. 相似文献
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本文将工具变量分位数回归模型(IVQR)应用到面板数据中,结合Canay对面板分位数回归的两步估计法以及Chernozhukov对IVQR模型的估计方法,提出了两步面板分位数工具变量估计法(2S-IVFEQR),并给出相应的参数估计。本文提出的方法较已有的方法计算复杂度低,蒙特卡洛模拟结果显示在数据量不大或者处理长面板数据时,2S-IVFEQR方法要优于传统的IVFEQR方法,且运算时间短。 相似文献
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钢材力学性能的提高对于提高钢材品质,充分适应市场需求有重要的意义.研究了热轧带钢的抗拉强度与各生产参数和工艺参数之间的关系,采用基于LASSO的复合分位数回归模型(Composite Quantile Regression,CQR),根据BIC准则选择合适的调整参数,选择出15个有重要影响的变量,建立基于这15个变量的预测模型.结果表明,将数据按70%和30%分成训练集和测试集,得到训练集的百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为2.61%和23.42,测试集的百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为2.58%和22.52.将本文所用的模型与两种不同的变量选择方法和三种不同的预测模型进行了对比,可得本文中所用的模型计算精度高,模型泛化能力强,为钢产品的设计和优化提供参考. 相似文献
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最近几年,函数型数据分析的理论和应用飞速发展.在许多实际应用里,响应变量往往存在随机右删失的情况.考虑利用函数型部分线性分位数回归模型来刻画函数型和标量预测量与右删失响应变量之间的关系.基于函数型主成分基函数来逼近未知的斜率函数,通过极小化逆概率加权分位数损失函数得到未知系数的估计量.文章的估计方法容易通过加权分位数回... 相似文献
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分位数变系数模型是一种稳健的非参数建模方法.使用变系数模型分析数据时,一个自然的问题是如何同时选择重要变量和从重要变量中识别常数效应变量.本文基于分位数方法研究具有稳健和有效性的估计和变量选择程序.利用局部光滑和自适应组变量选择方法,并对分位数损失函数施加双惩罚,我们获得了惩罚估计.通过BIC准则合适地选择调节参数,提出的变量选择方法具有oracle理论性质,并通过模拟研究和脂肪实例数据分析来说明新方法的有用性.数值结果表明,在不需要知道关于变量和误差分布的任何信息前提下,本文提出的方法能够识别不重要变量同时能区分出常数效应变量. 相似文献
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《高校应用数学学报(A辑)》2021,36(2)
单位根模型是经济学和金融学中用于非平稳时间序列数据建模的一个重要模型.对于该模型,假设模型误差的方差可能不存在,然后采用复合分位数方法估计该模型的自回归系数,建立了估计量的收敛速度和极限分布.然后,通过Monte Carlo模拟评估估计量在有限样本情形下的表现发现,当模型误差不是高斯分布时,单位根模型的复合分位数自回归估计在估计偏差和有效性方面要优于最小二乘估计和分位数自回归估计.此外,文中给出了一个相关的实证分析,该实证分析表明:对于该经济数据,用复合分位数方法进行统计推断是合适且具有一定优势的.最后,把单位根模型推广到了增广的Dickey-Fuller模型,并研究了该模型中的复合分位数自回归估计的渐近理论. 相似文献
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利用局部多项式方法研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,在左截断数据下构造了回归函数的复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,在服从一些非正态分布的误差下,得到该估计比局部线性估计更有效. 相似文献
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在右删失数据下,研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,利用局部多项式方法构造了回归函数的加权局部复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,当误差为重尾分布时,该估计比局部多项式估计以及核估计表现得更好. 相似文献
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在多元线性回归中,变量选择紧密依赖模型,与影响数据密切相关。本文从模型扰动的角度,研究了变量选择与数据的关系,用微分几何中的概念,提出了用曲线的变化率、加速率及其曲率三种量测,去评价数据对变量选择的影响,从而诊断影响数据。文中给出的数值例子表明,所提影响量测,对于诊断数据对变量选择的影响是有效的。 相似文献
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传统函数型回归模型变量选择方法,忽略了对稀疏函数型数据的讨论.提出了稀疏函数型数据情形下函数型回归模型的变量选择方法,基于条件期望对稀疏函数型自变量进行函数型主成分分析,并以估计的正交特征函数作为基函数对模型进行展开.这种方法可以有效解决对稀疏函数型变量的选择.作为实证分析,选取2002年到2011年全国34个气象观测站的年降水量,月度平均气温,光照时长,湿度,最高气温和最低气温数据,分别比较讨论了密集和稀疏情形下,原始样本和Bootstrap样本的函数型回归模型变量选择的结果,结果显示新方法具有较好的选择效果. 相似文献