基于LAD-LASSO方法的逐段常数序列中的变点估计

摘要：

结构突变（变点）问题是统计学、经济学和信号处理等领域中的热点问题之一。当误差分布服从重尾分布或数据集含异常值时，LAD估计比OLS估计更加稳健；LASSO是一种流行的压缩估计和变量选择方法，将这两种经典的方法结合起来，提出基于LAD‐LASSO的逐段常数时间序列变点估计的一种新的研究方法，其基本思想是把变点估计问题转化成变量选择问题来处理，在转化过程中对相应优化问题的约束条件仅做一次松弛。随机模拟表明：所提出的估计方法是切实可行的，算法更加简单易行，且估计结果具有很好的稳健性。

关键词：LAD、LASSO、变点、稳健性、变量选择

分类号：O212.1;F064.1(概率论与数理统计)

资助基金：全国统计科研计划重点项目《基于结构突变理论的通货膨胀持久性研究》2011LZ035；山东省自然科学基金项目《基于LASSO与现代非参数方法的变点检测及其应用研究》ZR2014AL006；上海财经大学研究生创新基金项目《基于LASSO与现代非参数统计方法的变点检测及其应用研究》CXJJ－2014－445

在线出版日期：2015-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：16-21