【摘 要】
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关于AR(p)模型回归系数的问题,前人已经做了很多工作,回归系数的估计方法有很多种,包括最小二乘估计、岭回归估计等方法,但是这些方法的共同缺点是不能缩小变量集。为了解决
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关于AR(p)模型回归系数的问题,前人已经做了很多工作,回归系数的估计方法有很多种,包括最小二乘估计、岭回归估计等方法,但是这些方法的共同缺点是不能缩小变量集。为了解决这个问题,Tibshirani(1996)提出Lasso方法,将回归系数进行压缩并且使某些回归系数变为0。本文对Lasso的定义和算法进行简单的回顾,主要利用Lasso方法对AR(p)模型的回归参数进行估计,并给出具体的算法,这种方法更准确更省时间,随后进行模拟计算。最后,本文证明了所得估计的相合性和渐近性,并将这种估计方法运用到实际例子中。
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