面板数据模型的惩罚似然变量选择方法研究

发布时间：2017-06-09 12:01

  本文关键词：面板数据模型的惩罚似然变量选择方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文针对面板数据模型的惩罚似然变量选择问题,比较研究了Lasso、Adaptive Lasso、Bridge和SCAD四种罚函数的渐近性质。模拟结果验证了在面板数据情况下,Adaptive Lasso、Bridge和SCAD的Oracle性质同样成立,且它们在变量选择准确性、参数估计精度和模型预测精度三方面的效果都优于Lasso。为了合理选取调整参数,本文考虑AIC、BIC、GCV、Cp四种准则,通过模拟显示BIC和GCV的表现通常要优于AIC和Cp。作为实证研究,本文在面板数据框架下应用惩罚似然方法对上市公司市盈率影响因素进行选择,以期对股市投资者做出理性投资决策有一定指导价值。
【作者单位】： 中国人民大学统计学院;中国人民大学统计咨询研究中心;
【关键词】： 面板数据 变量选择 惩罚似然 Lasso 调整参数
【基金】：国家自然科学基金青年项目“预测模型的结构化变量选择方法研究”(71301162) 国家社会科学基金“大数据的高维变量选择方法及其应用研究”(13CTJ001) 中国人民大学应用统计科学研究中心自主项目“高维异质性数据的特征选择方法研究”资助
【分类号】：F222.3
【正文快照】： 一、引言实际问题中,为避免遗漏重要影响因素,研究者通常会在模型中纳入尽可能多的解释变量,从而导致模型解释性差、产生多重共线性、模型统计推断失效等。变量选择方法正是解决这类问题的有效途径,它通过剔除掉不重要的变量,使模型更加简洁且易于解释。与截面数据相比,面板数

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本文编号：435332