【摘 要】
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均值方差回归模型简记作MVR模型.对于现实数据,我们在进行回归分析时,经常面临的问题是缺乏有效的先验信息.对于不满足高斯马尔科夫假定的模型,使用OLS方法进行回归得到的参数精度很低.在高维情境下,还面临着模型选择的问题.因此本文基于MVR模型,对可能存在的异方差进行自适应的加权,以消除异方差带来的变差过大的问题;同时,对MVR模型引入了SCAD罚项以进行模型选择,并证明了MVR-SCAD模型的估计
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均值方差回归模型简记作MVR模型.对于现实数据,我们在进行回归分析时,经常面临的问题是缺乏有效的先验信息.对于不满足高斯马尔科夫假定的模型,使用OLS方法进行回归得到的参数精度很低.在高维情境下,还面临着模型选择的问题.因此本文基于MVR模型,对可能存在的异方差进行自适应的加权,以消除异方差带来的变差过大的问题;同时,对MVR模型引入了SCAD罚项以进行模型选择,并证明了MVR-SCAD模型的估计参数满足Oracle性质(稀疏性、渐近正态性).我们结合牛顿法及LLA算法,给出了一个有效的算法进行参数求解.最后,通过数值模拟证明了我们的方法是有效的,并将我们的模型应用到股值预测的实例。
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