高维纵向数据的惩罚expectile估计

摘要：

基于期望分位数(expectile)回归理论,提出高维纵向数据的惩罚expectile(PGEEE)估计,在正则条件下,建立了估计量的Oracle性质.数值模拟和实证结果表明,PGEEE估计在实现变量选择的同时,提供了模型回归系数的相合估计,并且该方法可以有效识别异方差,刻画数据的异质结构,挖掘数据中更丰富的信息.

关键词：expectile、惩罚expectile估计方程、Oracle性质、异方差

所属期刊栏目：48

分类号：O212.1(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金11701469

在线出版日期：2023-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：70-80