摘要

<正>前移回归用于超高维变量扫描王汉生教授北京大学光华管理学院受Sure Independence Screening基本理论的启发,我们研究了另一个通用的经典变量扫描方法,即前移回归(Forward Regression,FR)。我们的理论分析表明前移回归可以稳定地识别所有相关预测因素,即使在预测因素维大于样本的情况下仍有效。