权重分位数-自适应LASSO方法研究与应用

doi:10.13715/j.cnki.nsjxu.2021.01.005

	权重分位数-自适应LASSO方法研究与应用
	廖继标 1; 姜云卢 2; 邓罡 2; 陈宁 2; 韩国胜 3
	2021-02-15
发表期刊	湘潭大学学报(自然科学版)
ISSN	2096-644X
卷号	43 期号:01 页码:35-48
摘要	有关惩罚分位数回归的研究较为丰富,不过多数惩罚分位数回归模型并没有解决杠杆点问题,WLAD-LASSO能有效处理自变量存在的离群值,是惩罚分位数回归的特例.该文将WLAD-LASSO推广至更一般的情形,提出了WQR-LASSO方法 . WQR-LASSO不仅具备WLAD-LASSO的优点,而且无须对误差分布做任何假设,能更加全面地反映自变量对因变量不同分位点的影响,同时实现稳健的参数估计和变量选择.模拟结果表明,相较于自适应LASSO和中位数-自适应LASSO方法,WQR-LASSO的正确拟合率基本为100%,均方差大多小于1,在有限样本上表现更好.实证分析表明,运用WQR-LASSO对波士顿都会区的房产进行估价,与特征价格模型和机器学习方法中备受好评的随机森林方法相比,WQR-LASSO提供的估价结果准确性较高,变量选择能力也最强.
关键词	权重分位数-自适应LASSO 稳健变量选择异常值惩罚分位数回归
DOI	10.13715/j.cnki.nsjxu.2021.01.005
URL	查看原文
语种	中文
资助项目	广东省自然科学基金项目(2018A030313171,2019A1515011830)
原始文献类型	学术期刊
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/149642
专题	国家开放大学广东分部
通讯作者	姜云卢
作者单位	1.广东开放大学; 2.暨南大学经济学院; 3.湘潭大学数学与计算科学学院
第一作者单位	国家开放大学广东分部
第一作者的第一单位	国家开放大学广东分部
推荐引用方式 GB/T 7714	廖继标,姜云卢,邓罡,等. 权重分位数-自适应LASSO方法研究与应用[J]. 湘潭大学学报(自然科学版),2021,43(01):35-48.
APA	廖继标,姜云卢,邓罡,陈宁,&韩国胜.(2021).权重分位数-自适应LASSO方法研究与应用.湘潭大学学报(自然科学版),43(01),35-48.
MLA	廖继标,et al."权重分位数-自适应LASSO方法研究与应用".湘潭大学学报(自然科学版) 43.01(2021):35-48.