【摘 要】
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随着科学技术的革新,大数据时代的到来使得全球数据呈现出爆发式增长和海量式集聚的状态。如何从繁杂的数据集中,提取有用的信息建立高效准确的统计模型已成为当下最为热门的研究问题。因子增广的向量自回归模型(FAVAR)因可以有效地克服VAR模型信息量涵盖不足的缺陷而得到了广泛的应用,尤其是在经济和金融领域。但K值选取和因子定义的含糊不清,却容易导致模型估计出现较大偏差。作为一种经典的系数压缩方法,Lass
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随着科学技术的革新,大数据时代的到来使得全球数据呈现出爆发式增长和海量式集聚的状态。如何从繁杂的数据集中,提取有用的信息建立高效准确的统计模型已成为当下最为热门的研究问题。因子增广的向量自回归模型(FAVAR)因可以有效地克服VAR模型信息量涵盖不足的缺陷而得到了广泛的应用,尤其是在经济和金融领域。但K值选取和因子定义的含糊不清,却容易导致模型估计出现较大偏差。作为一种经典的系数压缩方法,Lasso方法可以在参数估计的同时实现模型的变量选择,有效控制模型估计和预测误差。因此,在FAVAR模型中引入Lasso方法具有重要的研究意义。论文通过转换模型选择问题为变量选择问题,采用Lasso方法对FAVAR模型中因子无法识别问题进行探讨,重点研究模型的K值选取和因子定义两个方面。通过对基于Lasso方法的FAVAR模型进行数值模拟,考察了不同样本量和不同迭代次数下,不恰当的K值选取会对模型产生怎样的信息损失。依据模拟试验结果,分别从均值、标准差以及分类正确率三个指标进行比较分析。结果发现:相较于小K值的模拟试验,大K值试验下的模型估计偏差明显降低,效果较优。实证部分,论文利用基于Lasso方法的FAVAR模型研究我国房价对货币政策传导机制的现实经济问题。在确定K值取值范围的基础上,分别采用R-PCA方法和Lasso方法对模型因子进行定义。研究表明,从变量选择角度出发的Lasso方法更能方便准确地刻画因子意义,可以有效帮助科研工作者在应对宏观经济调控问题时做出正确判断。这进一步证实了该模型的实际应用价值,表明了将Lasso方法应用在FAVAR模型中是切实可行的。
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