强个体效应因子模型ER方法的机器学习改进

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本文通过对强个体效应近似因子模型ER方法的再理解,尝试利用机器学习方法对ER法进行改进,尝试寻找其改进算法解决ER方法在强个体情况下失效的情况,并与已经提出的利用有界单调映射方法进行比较,得到了在改进估计结果的同时对个体效应强度识别能力较强的因子个数估计方法。在文章的叙述过程中,不仅提供解决方法,还以解决问题的思路为顺序进行叙述,并关注算法的实现与优化。
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