發(fā)布時(shí)間：2018-04-20 12:29

  本文選題：維數(shù)災(zāi)難 + 自適應(yīng)Lasso懲罰��； 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2016年19期

【摘要】：盡管貝葉斯分位數(shù)回歸方法能夠有效克服經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)的尖峰厚尾、結(jié)構(gòu)突變等問題,充分借鑒已有研究成果信息,但是其并不能很好解決多維變量模型的維數(shù)災(zāi)難問題。為此,文章在貝葉斯分位數(shù)回歸基礎(chǔ)上,結(jié)合自適應(yīng)Lasso變量懲罰作用,構(gòu)建了基于MH抽樣的自適應(yīng)Lasso懲罰貝葉斯分位數(shù)回歸模型。通過仿真模擬實(shí)驗(yàn)以及MCMC鏈條檢驗(yàn),證明上述模型具有優(yōu)良擬合性質(zhì),尤其是在小樣本情形下。
[Abstract]:Although Bayesian quantile regression method can effectively overcome the problems such as peak and thick tail of economic and financial data, structural mutation and other problems, it can not solve the problem of dimensionality disaster of multidimensional variables model. Based on Bayesian quantile regression and adaptive Lasso variable penalty, an adaptive Lasso penalty Bayesian quantile regression model based on MH sampling is constructed in this paper. The simulation experiment and MCMC chain test show that the model has good fitting property, especially in the case of small sample.
【作者單位】： 廈門大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(71373219);國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(71103150) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2013221012)
【分類號(hào)】：F224

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本文編號(hào)：1777742