随机效应Logit计量模型的自适应Lasso变量选择方法研究——基于Gauss-Hermite积分的EM算法

被引：12

作者：

孙燕 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 上海财经大学经济学院

[2] 上海财经大学数理经济学重点实验室

来源：

数量经济技术经济研究 | 2012年 / 29卷 / 12期

关键词：

变量选择; 自适应Lasso; 随机效应; EM算法;

D O I：

10.13653/j.cnki.jqte.2012.12.001

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; O212.1 [一般数理统计];

学科分类号：

0701 ; 070104 ; 020208 ; 070103 ; 0714 ;

摘要：

不同于常见的模型估计和检验研究,本文重点关注计量模型设定中的变量选择问题,提出了随机效应Logit计量模型的自适应Lasso变量选择方法,同步完成变量选择和参数估计。由于模型中随机效应的存在加大了变量选择难度,本文将随机效应视为缺失数据,采用EM算法结合Gauss-Hermite数值积分法,根据Newton-Raphson迭代法建立模型参数的自适应Lasso。蒙特卡罗仿真模拟实验结果表明,该变量选择方法在有限样本下的表现良好。最后又将该方法运用于个体健康影响因素的分析中。

引用

页码：147 / 157

页数：11

共 16 条

[1] 面板数据计量模型适应性的比较研究 [J].