【摘 要】
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线性回归是分析变量间统计关系的常见方法之一.当解释变量维数较高,并且解释变量不服从正态分布时,单一的变量选择或稳健估计方法的效果往往不尽如人意.本文针对回归中存在高维解释变量,并且变量间存在组结构的情形,给出了一种结合变量选择和稳健估计的方法.本文主要通过结合GroupLASSO和MM估计,得到了一种对回归参数新的估计——基于GroupLASSO的MM估计(简记为GMM估计),并证明了该估计具有高
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线性回归是分析变量间统计关系的常见方法之一.当解释变量维数较高,并且解释变量不服从正态分布时,单一的变量选择或稳健估计方法的效果往往不尽如人意.本文针对回归中存在高维解释变量,并且变量间存在组结构的情形,给出了一种结合变量选择和稳健估计的方法.本文主要通过结合GroupLASSO和MM估计,得到了一种对回归参数新的估计——基于GroupLASSO的MM估计(简记为GMM估计),并证明了该估计具有高崩溃点和良好的渐近性质.此外,通过参考梯度下降算法和GroupLARS算法,给出了GMM估计的两种实现算法.文中还针对不同类型的解释变量进行了随机模拟,并将GMM方法与已有的方法进行了比较,分析了该法的可行性和有效性.
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人力资本投资是经济增长和个人发展最重要的问题之一。我国目前劳动年龄人口中至少受过高中程度教育的比例相比发达国家依然较低，且城镇和农村的教育水平发展极不平衡，农村教育投资和教育水平均远远落后于城镇。这不仅将制约中国长期经济增长，还将扩大城乡居民收入差距，给社会带来不安定因素。因此，一直以来，消除阻碍个体人力资本投资的因素之影响、全面提升个体人力资本投资行为是政府和学界均密切关注的重要议题。 个体人
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经济全球化的快速发展带来了国际贸易的繁荣，也加剧了国际贸易市场的竞争。各国积极采用贸易救济措施保护本国产业，其中反倾销措施已经成为世界各国普遍认可的一种贸易救济手段。江苏作为全国外贸大省，进口额在2011年首次超过2000亿美元大关，之后呈现稳步增长态势，如此庞大的进口额对江苏本土产业造成的冲击不可忽视。因此，深入研究江苏对外反倾销的贸易救济效果对江苏本土产业的长远发展具有十分重要的意义。 本文
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