作者：钟先乐; 樊亚莉; 张探探稳健性变量选择惩罚函数估计方程
摘要：在已有研究的基础上,提出一种新的基于t函数的稳健变量选择方法.该方法通过惩罚估计方程中的惩罚函数达到变量选择的效果,方程中的权重矩阵和有界得分函数对自变量和因变量中的异常值有很好的限制作用,可同时达到稳健的变量选择和稳健估计.通过分析3种不同自由度的t函数性质,选取自由度为2的t函数,并与基于Huber函数的稳健变量选择方法进行比较.数值模拟结果表明,基于t函数的稳健变量选择方法在2种污染力度、3种污染方式的数据污染情况下,其稳健性均明显优于基于Huber函数的稳健变量选择方法.与参数估计效果相比,基于t函数的稳健变量选择方法优势更明显.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
