基于双自适应Lasso惩罚的随机效应分位回归模型研究

摘要

研究目标:解决随机效应分位回归模型中固定效应和随机效应系数同时估计和选择问题.研究方法:对固定效应和随机效应系数同时实施自适应Lasso惩罚,并为参数估计设计交替迭代算法.研究发现:新方法不仅对随机误差分布具有较强的稳健性,而且在不同稀疏度模型下均有着良好的表现,尤其是在高维情形时.研究创新:本文提出的方法在对模型中重要自变量进行选择的同时能够充分考虑随机效应的影响;交替迭代算法不仅有效解决了需要选择两个惩罚参数的困境,而且收敛速度快.研究价值:为实际工作者对面板数据和纵向数据的分析提供了有效的建模方法.