变系数模型的快速变量选择方法

文章结合基函数逼近以及光滑门限估计方程,提出了一个变系数模型的快速变量选择方法。该变量选择方法可以同时进行系数估计和变量选择,并且不需要解任何凸优化问题。因此,与已有方法相比,该方法在实际应用中将大大减少计算量。     

变系数模型的变量选择

文章基于变系数模型,研究了模型变量选择的问题.采用B样条函数逼近模型中的系数函数,结合LASSO、SCAD和MCP罚函数,利用组坐标下降算法进行变量选择.通过模拟比较了这三种罚函数的效果.模拟结果印证提出方法的有效性,并且得到MCP和SCAD优于LASSO.     

Cox模型中的自适应Lasso变量选择

文章考虑了Cox模型的变量选择问题,将自适应Lasso引入到Cox模型中,提出了一类基于惩罚偏似然函数的自适应Lasso估计程序.通过对偏似然函数采用二阶泰勒展开式近似逼近,运用循环坐标下降法求解模型,再借助牛顿-拉普森迭代完成整个变量选择和估计过程.随机数据模拟的结果表明该方法具有优良的变量选择效果,并适用于高维数据.     

二值型响应与连续型响应联合建模的变量选择

由于多重响应变量之间可能存在相关性,文章考虑对二值型响应变量和连续型响应变量进行联合建模.利用probit模型,对二值响应引入了具有正态分布的潜变量,从而对多重响应建立线性回归模型,能得到二值变量和连续变量的联合分布.然后考虑回归系数会存在稀疏性,通过对似然函数加惩罚,从而对二重响应的回归系数和协方差矩阵的逆矩阵进行估计,达到参数估计和变量选择的目标.文中目标函数基于l1惩罚.数值模拟和实证分析展示了所提出方法的良好性质.     

空间滞后误差自相关随机前沿模型参数的估计

文章利用工具变量矩阵方法研究了空间滞后误差自相关随机前沿模型参数的估计问题,得到了参数估计的表达式.与极大似然估计相比较,工具变量矩阵法极大地简化了计算.蒙特卡罗模拟的结果表明,参数估计值十分逼近真值.     

连续处理变量下的协变量平衡——基于“中国年龄–储蓄率之谜”的实证研究

协变量平衡聚焦于消除处理变量和协变量的相关性,有助于在因果推断中减少极端权重的产生,提高估计量的稳定性和精度。目前二元处理变量下的协变量平衡相关研究较多,但连续处理变量下的协变量平衡研究有待进一步发展和完善。同时,现有研究直接基于平衡权重的角度实现协变量平衡,相应最优化为带等式和不等式约束的非线性规划,最优化求解相对复杂,导致方法对于大样本量数据尤其是微观数据的使用存在局限性。为避免上述不足,本文基于广义倾向得分的角度提出一种连续处理变量下的协变量平衡方法。该方法使得协变量逼近基的加权样本均值等于协变量逼近基的样本均值,平均剂量响应函数的估计量满足渐近无偏性和相合性。特别地,本文方法的最优化函数为严格凸函数且不带任何约束,从而最优化函数存在唯一解且求解相对简单,因此方法适用于大样本量数据尤其是微观数据的问题研究。此外,本文还提出一种特别的J折交叉验证方法,选择逼近基的阶数以实现数据驱动。数值模拟表明,本文提出方法的估计精度较高。将方法应用于中国家庭追踪调查微观数据,本文得出我国存在“年龄–储蓄率之谜”现象,即户主年龄与家庭储蓄率存在正U型关系,拐点约为42岁。     

本期导读

在建立信用评分模型时，备选的自变量过多是一个非常突出的问题。尽管已经有比较成熟的变量选择方法，但是使用这些方法做变量选择时仍有很多的自变量无法取舍，并且这些自变量之间往往存在着多重共线性。《基于偏最小二乘方法的信用评分模型》一文，     

Logistic半参数变系数模型的变量选择

Logistic半参数变系数模型是半参数变系数模型的推广,它可以解决分类型因变量变系数模型的建模问题.文章利用B样条函数逼近非参数部分,引入LASSO、SCAD以及MCP惩罚函数,基于组坐标下降算法,对参数部分和非参数部分进行变量选择.最后进行了Monte Carlo模拟.     

偏最小二乘回归在SPSS软件中的实现

偏最小二乘回归是第二代回归分析方法,目前已在各种领域得到广泛应用.文章通过详细介绍不同版本的SPSS软件中PLS模块的安装来说明偏最小二乘回归方法在SPSS软件中的实现,并结合实例进一步说明该方法的参数设置和结果的解释.实例分析表明:偏最小二乘回归能够解决变量间多重共线性问题,适合在样本数小于变量个数情形下对系统进行回归建模.     

贝叶斯分位数回归组间组内变量选择及其应用

文章利用贝叶斯方法研究分位数回归的组间和组内双变量选择问题。基于偏态拉普拉斯分布和贝叶斯统计推断方法,结合组间和组内系数的Spike-and-Slab先验分布,提出了分位数回归的贝叶斯双层变量选择方法,并给出易于实施的Gibbs后验抽样算法。通过大量数值模拟和实证分析验证了所提变量选择方法的有效性。     

分层线性模型层-1自变量中心化问题研究综述

层-1自变量中心化方法的选择是分层线性模型中的一个关键问题,它直接影响到模型参数的估计和解释.国外已有很多学者对其进行了理论和实践方面的研究,但是在实证研究中选择适当的中心化方法仍然存在困难,为能够给研究人员提供一点参考依据,在给出两层模型自变量的三种主要中心化方法以后,回顾了分层线性模型中层-1自变量中心化产生的影响,总结了具体应用中不同中心化方法的适用情况和如何进行选择的一些建议.     

基于粗糙集的TOPSIS供应链合作伙伴选择

供应链合作伙伴的选择是一个多指标,多层次综合评价问题,本文结合煤炭港口物流供应链的实际,构建了合作伙伴选择综合评价指标体系,接着运用基于粗糙集的逼近理想解的排序方法（technique for order preference by similarity to ideasolution,TOPSIS）,根据属性间差异程度计算各个属性的权值,避免了低层次多因素权重确定的主观性。通过对该模型在煤炭港口供应链合作伙伴选择中的应用,为港口企业选择理想的供应链合作伙伴。     

财务困境预测模型变量选择方法的改进

传统的企业财务困境预测模型变量选择方法存在如下不足数学模型的选择与变量选择相关性极大;变量选择与样本选择相关;变量的数目受到限制,未能充分反映企业财务的全部信息;对非线性响应考虑不够.对于具有非线性响应的财务预测模型来说,变量选择极大地影响到所建模型的好坏.使用正交设计和神经网络可以解决非线性响应问题,得到更合理的模型及结果.     

基于递归特征消除方法的随机森林算法

基于随机森林算法中的相关预测因子进行变量选择,在高维回归或分类框架中,变量选择是一项艰巨的任务,甚至在高度相关的预测中变得更加具有挑战性,文章提供了在回归模型上置换重要性测量的理论研究,这使我们能够描述相关性预测和排名的重要性之间的影响.相比于原始随机森林算法使用重要性排名做变量选择,研究结果使用了递归特征消除(RFE)方法做变量选择.通过实验证明了RFE-RF方法对机器学习算法的正确预测有很大的帮助.     

纵向数据下半参数Logistic模型的变量选择

文章研究了纵向数据半参数Logistic回归模型的估计问题,给出了模型中未知参数和未知函数的估计方法,探讨了参数部分的变量选择问题,并对不同的变量选择方法进行比较分析.从模拟结果可以看到,文中给出的方法具有很好的估计效果.     

基于双重筛选的多因变量偏最小二乘逐步回归方法

偏最小二乘回归分析中的一个重要问题是变量选择,文章的主要目的是给出一种改进的多元数据分析方法-基于双重筛选的多因变量偏最小二乘逐步回归方法。双重筛选方法既能按自变量对因变量的关系进行分组,又能使每个自变量对各组因变量的作用反映出来。因此基于双重筛选的多因变量偏最小二乘回归方法能很好地处理这类问题,并得到好的结果。     

控制单个随机解释变量条件下被解释变量平均改变量的估计方法

文章在将两个相关随机变量中的一个适当分解为两个随机变量的基础上,对解释变量完全是随机变量的不完全多重共线问题,给出了用一个原解释变量以及与其不相关随机解释变量线性表示被解释变量的表示方法.进而研究了单独控制一个原解释变量改变一个单位条件下被解释变量的平均改变量(单控改变量),给出了估计单控改变量的方法——剔除相关变量法,证明了估计量的无偏性和一致性,并证明了估计量方差依概率收敛到有效估计量的方差.     

高相关性辅助变量择优回归插补法

调查数据无回答在抽样调查中经常出现.无回答项目插补法是处理无回答的最主要方法之一,而辅助变量对提高插补值准确度非常重要.因此,研究调查数据无回答项目的高相关性辅助变量择优回归插补法,先筛选与目标变量间相关系数高的辅助变量,再建立回归插补模型.该方法的辅助变量选择过程简单,插补值准确性高.模拟例子演示了该方法的优良性.     

基于主成分与BP神经网络的股票价格预测分析

一、主成分与神经网络的股票价格预测模型 1.输入变量的选择 在应用人工神经网络模型预测股票价格的过程中,并非每个信息都要设置一个输入变量,有效地选取输入变量是决定该神经网络预测准确性的关键因素.     

基于随机化适应性Lasso的高维变量选择

Lasso等惩罚变量选择方法选入模型的变量数受到样本量限制。文献中已有研究变量系数显著性的方法舍弃了未选入模型的变量含有的信息。本文在变量数大于样本量即p>n的高维情况下,使用随机化bootstrap方法获得变量权重,在计算适应性Lasso时构建选择事件的条件分布并剔除系数不显著的变量,以得到最终估计结果。本文的创新点在于提出的方法突破了适应性Lasso可选变量数的限制,当观测数据含有大量干扰变量时能够有效地识别出真实变量与干扰变量。与现有的惩罚变量选择方法相比,多种情境下的模拟研究展示了所提方法在上述两个问题中的优越性。实证研究中对NCI-60癌症细胞系数据进行了分析,结果较以往文献有明显改善。