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稀疏分位数回归

作者

上市的：
  • 陈乐余

    （中央研究院财政研究所）

  • Sokbae（西蒙）李

    （哥伦比亚大学财政研究所）

摘要

我们考虑了l0-惩罚和l0-约束分位数回归估计。对于l0-惩罚估计，我们导出了超额分位数预测风险的尾部概率的指数不等式，并应用它获得了均值参数和回归函数估计误差的非渐近上界。我们还导出了l0-约束估计的类似结果。所得的收敛速度是极小最优的，与l1惩罚估计的收敛速度相同。此外，我们刻画了l0-惩罚估计器的预期汉明损失。我们通过混合整数线性规划和一个更具可扩展性的？一阶近似算法。我们举例说明？我们的方法在蒙特卡罗实验中的单样本性能及其在实际数据应用中的有用性，这些数据与婴儿出生体重的保角预测有关（ná103和p>103）。总之，在不影响精度的情况下，我们基于l0的方法产生了比l1惩罚方法稀疏得多的估计器。

建议引用

  • Le Yu Chen和Sokbae（Simon）Lee，2020年。"稀疏分位数回归,"CeMMAP工作文件CWP30/20，财政研究所微观数据方法与实践中心。
    • 手柄：RePEc:ifs:cemmap:30/20
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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      • 亚历山大·贝洛尼（Alexandre Belloni）、维克托·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、伊万·费尔南德斯·瓦尔（Ivan Fernandez-Val）和克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen），2014年。"使用高维数据进行程序评估,"CeMMAP工作文件CWP33/14，财政研究所微观数据方法与实践中心。
      • 亚历山大·贝洛尼（Alexandre Belloni）、维克托·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、伊万·费尔南德斯·瓦尔（Ivan Fernandez-Val）和克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen），2015年。"使用高维数据进行程序评估,"CeMMAP工作文件CWP55/15，财政研究所微观数据方法与实践中心。
      • 亚历山大·贝洛尼（Alexandre Belloni）、维克托·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、伊万·费尔南德斯·瓦尔（Ivan Fernandez-Val）和克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen），2014年。"使用高维数据进行程序评估,"CeMMAP工作文件33/14，财政研究所。
      • 维克托·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、伊万·费尔南德斯·瓦尔（Ivan Fernandez-Val）和克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen），2013年。"使用高维数据进行程序评估,"CeMMAP工作文件57/13，财政研究所。
      • 亚历山大·贝洛尼（Alexandre Belloni）、维克托·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、伊万·费尔南德斯·瓦尔（Ivan Fernandez-Val）和克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen），2015年。"使用高维数据进行程序评估,"CeMMAP工作文件55/15，财政研究所。
      • 亚历山大·贝洛尼（Alexandre Belloni）、维克托·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、伊万·费尔南德斯·瓦尔（Ivan Fernandez-Val）和克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen），2013年。"使用高维数据进行程序评估,"CeMMAP工作文件CWP77/13，财政研究所微观数据方法与实践中心。
      • 亚历山大·贝洛尼（Alexandre Belloni）、维克托·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、伊万·费尔南德斯·瓦尔（Ivan Fernandez-Val）和克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen），2013年。"使用高维数据进行程序评估,"CeMMAP工作文件77/13，财政研究所。
    20. 瓦利德·艾哈迈德，医学硕士，2021年。"股票市场对比特币涨跌波动的反应：分位数分析,"北美经济与金融杂志爱思唯尔，第57（C）卷。

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