混合随机缺失数据下测量误差模型的复合分位数回归

摘要：

文章研究了响应变量和多维协变量混合随机缺失情况下的线性测量误差模型的复合分位数回归和变量选择问题.为提高估计效率,文章基于逆概率加权和测量误差修正因子给出回归系数的复合分位数回归估计量.该方法不仅可以消除测量误差对估计结果的影响,而且能够有效地处理混合随机缺失数据.同时获得了所提估计量的渐近正态性.进一步,文章基于自适应LASSO方法,提出混合随机缺失数据下测量误差模型的变量选择方法,并证明了惩罚估计量具有oracle性质.蒙特卡罗模拟实验和实际数据分析给出了文章所提方法在有限样本下的表现.

关键词：复合分位数回归、测量误差、混合随机缺失、变量选择、渐近正态

所属期刊栏目：44

分类号：62E20;62J05

资助基金：国家社会科学基金;国家社会科学基金

在线出版日期：2024-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共20页

页码：2476-2495