面板數(shù)據(jù)模型的懲罰似然變量選擇方法研究

摘要： 本文針對面板數(shù)據(jù)模型的懲罰似然變量選擇問題,比較研究了Lasso、Adaptive Lasso、Bridge和SCAD四種罰函數(shù)的漸近性質(zhì)。模擬結(jié)果驗證了在面板數(shù)據(jù)情況下,Adaptive Lasso、Bridge和SCAD的Oracle性質(zhì)同樣成立,且它們在變量選擇準(zhǔn)確性、參數(shù)估計精度和模型預(yù)測精度三方面的效果都優(yōu)于Lasso。為了合理選取調(diào)整參數(shù),本文考慮AIC、BIC、GCV、Cp四種準(zhǔn)則,通過模擬顯示BIC和GCV的表現(xiàn)通常要優(yōu)于AIC和Cp。作為實證研究,本文在面板數(shù)據(jù)框架下應(yīng)用懲罰似然方法對上市公司市盈率影響因素進(jìn)行選擇,以期對股市投資者做出理性投資決策有一定指導(dǎo)價值。 （共7頁）