删失回归模型中一个LASSO型变量选择和估计方法

摘要：

删失回归模型是一种很重要的模型,它在计量经济学中有着广泛的应用.然而,它的变量选择问题在现今的参考文献中研究的比较少.本文提出了一个LASSO型变量选择和估计方法,称之为多样化惩罚L_1限制方法.简称为DPLC.另外,我们给出了非0回归系数估计的大样本渐近性质.最后,大量的模拟研究表明TDPLC方法和一般的最优子集选择方法在变量选择和估计方面有着相同的能力.

关键词：删失回归模型、最小绝对偏差、变量选择、LASSO

所属期刊栏目：26

分类号：O21;F22

资助基金：This work was partially supported by National Natural Science Foundation of China10471136 and 10671189;the Knowledge Innovation Program of the Chinese Academy of SciencesKJCX3-SYW-S02

在线出版日期：2010-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：66-80