分位回归的指数风险界

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分位回归的指数风险界

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为了深入研究适应性分位回归问题,本文构建精确指数风险界(EERB),结果表明:该风险界成了为构建置信集的基石.另外,通常的相合性和收敛速度也可以由该风险界直接导出.这里值得一提的是:1)本文所提出的方法有很好的内在非连续结构,这与的确具有该结构的真实函数相吻合;2)当每个区域只有少量数据点时,估计可能不稳定.这意味着齐性检验与整个方法在这种情况下可能有问题;3)所提出的方法由于其自身的适应性,不会产生边界问题;4)从本文所提出的方法中得到的分位数曲线估计不会出现交叉问题;5)即使误差项的矩不存在,比如柯西分布,本文所提出的方法对于误差项分布的尾部性能依旧很稳健;6)在模拟研究中,比较了所提出的变化窗宽核光滑方法与局部线性光滑方法.

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来源
《中国科技论文》 |2018年第5期|598-610|共13页
作者
田茂再;
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作者单位

中国人民大学应用统计研究中心,北京100872;

兰州财经大学统计学院,兰州730020;

新疆财经大学统计与信息学院,乌鲁木齐830012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数理统计;
关键词
精确风险界; 条件分位数; 非对称拉普拉斯分布;

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