基于惩罚最小绝对偏差的部分线性空间自回归模型的稳健变量选择

摘要：

结合B样条逼近以及工具变量调整技术,并利用惩罚最小绝对偏差方法,对部分线性空间自回归模型提出了一种稳健变量选择方法.理论上证明了所提出的变量选择方法可以相合地识别出模型中的重要协变量和不重要协变量,并给出了所得正则估计的收敛速度.所提出的变量选择过程对模型中的参数分量和非参数分量的估计可以一步同时完成,避免了非参数分量的估计对参数分量变量选择的影响,因此具有较好的稳健性和有效性.

关键词：惩罚最小绝对偏差、部分线性空间自回归模型、稳健估计、工具变量、B样条基函数

所属期刊栏目：33

分类号：O212.7(概率论与数理统计)

资助基金：国家社会科学基金;重庆市自然科学基金面上项目

在线出版日期：2023-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：7-16