發(fā)布時間：2020-11-03 15:58

　　 單指標模型已經(jīng)應(yīng)用于諸多領(lǐng)域,例如在計量經(jīng)濟學(xué)中的離散選擇分析以及生物統(tǒng)計學(xué)中的反應(yīng)模型等諸多需要應(yīng)用高維回歸模型的領(lǐng)域.該模型既具有參數(shù)模型良好的可解釋性同時也具有非參數(shù)模型的靈活性,能夠有效的減小模型偏差且避免了多元非參數(shù)的維數(shù)災(zāi)難問題.我們將在本文使用Adaptive LASSO的懲罰最小二乘方法對單指標模型進行變量選擇.與其它傳統(tǒng)的變量選擇方法相比,我們能夠得到模型參數(shù)的全局性估計.當(dāng)單指標模型中參數(shù)的維數(shù)是一個固定的常量時,在一些給定的條件下,本文證明了參數(shù)估計具有Oracle性質(zhì),即該方法能夠依概率1選擇模型中的非零系數(shù)變量且所得到的估計量與真實模型的估計具有相同的漸近分布,本文也通過仿真研究和實際數(shù)據(jù)分析對所提出方法的合理性進行了說明.
【學(xué)位單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F224
【文章目錄】：
摘要
Abstract
引言
第一章 問題背景,發(fā)展歷程及準備知識
    1.1 單指標模型估計的發(fā)展及背景
    1.2 LASSO估計的背景及發(fā)展
第二章 Adaptive LASSO懲罰估計
    2.1 一些準備工作
    2.2 Adaptive LASSO懲罰最小二乘估計
第三章 Oracle性質(zhì)
第四章 數(shù)值模擬
    4.1 例子
附錄
總結(jié)
參考文獻
致謝

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本文編號：2868788