工具变量回归模型中的变量选择

来源 :东北师范大学 | 被引量 : 7次 | 上传用户:lkks06
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在以前学习的普通线性模型中,我们关心的是解释变量对响应变量的影响程度,在给定数据的情况下,建立线性模型,其中我们要对进行估计,X称为解释变量,Y称为响应变量.但在一个实际问题中,一些对响应变量影响很小,甚至没有影响的解释变量也选入了模型中,从而估计和预测的精确度也下降了,那么我们就想如何将主要因素找到呢?本文将变量选择问题应用在工具变量回归模型中,模型为Y=Xβ+ε(1)X=ZΠ+v(2),这里Z为工具变量。在这个问题中利用Tibshirani(1996)提出的lasso的计算方法,将模型的回归系数进行压缩,并且使某些系数变为0,然后利用BIC准则将为0的系数截去,从而确定了模型的阶数。
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