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标题: 增长维无条件矩模型的指数倾斜似然推断
摘要: 在各个领域中,经常会遇到不可用的增长维数据。 本文提出了一种惩罚指数倾斜似然(PETL),用于变量之间存在相关性和模型指定错误的增长维无条件矩模型的变量选择和参数估计。 在一些正则性条件下,我们研究了参数的PETL估计量的一致性和预言性,并表明用于检验对比假设的约束PETL比率统计量渐近遵循中心齐方分布。 理论结果表明,PETL方法对模型错误描述具有鲁棒性。 我们还研究了所提出的PETL估计的高阶渐近性质。 进行了仿真研究,以研究所提方法的有限性能。 举例说明了波士顿住房研究。