【摘 要】
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为了解决异方差存在时最小二乘回归不适用的问题,基于最小化非对称L2范数的Expectile回归,通过引入一种非凸惩罚(minimax concave penalty,MCP),提出带有MCP惩罚项的正则化Ex
【机 构】
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山西大学数学科学学院,山西财经大学统计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(81803962),山西省基础研究计划项目(201701D121004),山西省回国留学人员科研项目(2017-020),山西省科技计划研发项目(2018140105000084),山西省基础研究计划项目(201901D111320)
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为了解决异方差存在时最小二乘回归不适用的问题,基于最小化非对称L2范数的Expectile回归,通过引入一种非凸惩罚(minimax concave penalty,MCP),提出带有MCP惩罚项的正则化Expectile回归模型,可以同时实现模型的变量选择和异方差检测,挖掘自变量与因变量之间更完整关系。传统方法假设随机误差项独立同分布且具有有限阶矩,本文方法将该假设弱化为误差项独立但不同分布,具有有限阶矩。证明了在一定条件下,带有MCP惩罚项的Expectile回归得到的估计量具有Oracle性质。数值
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