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论文编号 202211-10
论文题目 非负LAD-LASSO及其在指数跟踪中的应用
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作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

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示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:LI S Z.

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Nonnegative LAD-LASSO and Application in index tracking

首发时间:2022-11-07

LIANG Rong-Mei 1   

Author Introduction: LIANG Rong-Mei(1995-),female,major research direction:Application statistics.

  • 1、Chongqing traffic Technician College, Chongqing 402260

Abstract:In this paper,we combine LAD-LASSO estimation and nonnegative constraint estimation,to propose a robust estimation which can do parameter estimation and variable selection in non negative problem.Compared with LAD-LASSO, he can better handle some non negative problems in economy. And compared with non negative estimation,it can do variable selection.With easily estimated tuning parameters,the non negative enjoys oracle property.Furthermore,we propose a non negative coordinate descent algorithm and do some data simulation. We also applied the model to stock index tracking and compared with non negative LASSO.

keywords: Application statistics, Nonnegative LADLASSO, Robust estimation, Index tracking, Variable selection

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非负LAD-LASSO及其在指数跟踪中的应用

梁荣梅 1   

Author Introduction: LIANG Rong-Mei(1995-),female,major research direction:Application statistics.

  • 1、重庆交通技师学院,重庆 402260

摘要:本文将LAD-LASSO估计与非负约束估计相结合,提出了一种稳健估计,它可以在非负问题中进行参数估计和变量选择。与LAD-LASSO相比,它能更好地处理经济中的一些非负问题。与非负估计相比,它可以进行变量选择。通过简单的估计参数调整,该模型具有oracle属性。此外,我们提出了一种非负坐标下降算法,并进行了数据仿真。我们还将该模型应用于股票指数跟踪,并与非负LASSO进行了比较。

关键词: 应用统计, 非负最小一乘套索, 稳健估计, 指数追踪, 变量选择

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LIANG Rong-Mei. Nonnegative LAD-LASSO and Application in index tracking[EB/OL]. Beijing:Sciencepaper Online[2022-11-07]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202211-10.

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