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Model averaging with ridge regularization
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AI
DOI：10.1007/s00181-025-02866-2.png)
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摘要
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本文研究了具有岭正则化的模型平均估计量的性质。本文提出了对Mallows模型平均（Hansen, Econometrica 75(4):1175-1189, 2007）和异方差稳健的Mallows模型平均（Liu和Okui, Economet J 16(3):463-472, 2013）的岭正则化改进，以同时利用平均和岭正则化的能力。通过一项模拟研究，本文证明了岭正则化带来的有限样本改进，在某些情况下，其均方误差的降低幅度超过50%。基于岭的模型平均允许处理包含许多相关预测变量的集合，而不会使估计方差爆炸性增大。本文还通过聚焦于工资和经济增长的实证案例，展示了岭正则化改进的优越性。
Keyword:
Model averaging
Ridge regression
Mallows
Regularization
C51
C52
C53
期刊
E
IF:
1.9
论文数:
128
被引数:
5.4K
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