【摘 要】
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Lasso类方法可以同时实现变量选择与参数估计,将之运用于AR(p)模型的定阶及参数估计,可以大大简化计算步骤和时间.本文在前人基础上利用Lasso类方法,改进了AR(p)模型的定阶与
【基金项目】
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国家自然科学天元基金资助项目(11326126)
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Lasso类方法可以同时实现变量选择与参数估计,将之运用于AR(p)模型的定阶及参数估计,可以大大简化计算步骤和时间.本文在前人基础上利用Lasso类方法,改进了AR(p)模型的定阶与参数估计,通过计算机编程模拟,验证了此类方法的可行性,并比较了在不同样本量情况下,Lasso和Adaptive Lasso方法在定阶和参数估计两方面的优良性,最后将较优的Adaptive Lasso方法用于实际时间序列数据中,并对结果进行分析,指出了该方法的实用性.
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