纵向数据下可加偏线性测量误差模型的变量选择

作者：许晓丽; 赵明涛

来源：统计与决策, 2022, 38(19): 10-15.

DOI：10.13546/j.cnki.tjyjc.2022.19.002

• 纵向数据
• 测量误差数据
• 可加偏线性测量误差模型
• 二次推断函数
• 惩罚二次推断函数

文章基于纵向数据研究可加偏线性测量误差模型的模型选择，提出了一种用于模型估计和选择的惩罚二次推断函数方法。利用该方法得到的非零参数的估计是相合的、渐近正态的，可加函数的估计具有最优收敛速度。数值模拟结果显示，在有限样本情况下，该方法要优于基于LASSO惩罚函数的惩罚二次推断函数方法。

• 单位
  数学学院; 安徽财经大学