统计研究
統計研究
통계연구
Statistical Research
2014年
3期
83-89
,共7页
面板数据%变量选择%惩罚似然%Lasso%调整参数
麵闆數據%變量選擇%懲罰似然%Lasso%調整參數
면판수거%변량선택%징벌사연%Lasso%조정삼수
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四种罚函数的浙近性质.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.
本文針對麵闆數據模型的懲罰似然變量選擇問題,比較研究瞭Lasso、Adaptive Lasso、Bridge和SCAD四種罰函數的浙近性質.模擬結果驗證瞭在麵闆數據情況下,Adaptive Lasso、Bridge和SCAD的Oracle性質同樣成立,且它們在變量選擇準確性、參數估計精度和模型預測精度三方麵的效果都優于Lasso.為瞭閤理選取調整參數,本文攷慮AIC、BIC 、GCV、Cp四種準則,通過模擬顯示BIC和GCV的錶現通常要優于AIC和Cp.作為實證研究,本文在麵闆數據框架下應用懲罰似然方法對上市公司市盈率影響因素進行選擇,以期對股市投資者做齣理性投資決策有一定指導價值.
본문침대면판수거모형적징벌사연변량선택문제,비교연구료Lasso、Adaptive Lasso、Bridge화SCAD사충벌함수적절근성질.모의결과험증료재면판수거정황하,Adaptive Lasso、Bridge화SCAD적Oracle성질동양성립,차타문재변량선택준학성、삼수고계정도화모형예측정도삼방면적효과도우우Lasso.위료합리선취조정삼수,본문고필AIC、BIC 、GCV、Cp사충준칙,통과모의현시BIC화GCV적표현통상요우우AIC화Cp.작위실증연구,본문재면판수거광가하응용징벌사연방법대상시공사시영솔영향인소진행선택,이기대고시투자자주출이성투자결책유일정지도개치.
