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基于双重群组套索的高维空间多值处置效应估计
1
作者
马键
胡毅
林建浩
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第11期2750-2761,共12页
罗宾因果推断模型在非实验数据分析中具有重要地位,但对高维数据分析,古典低维空间处置效应估计量往往表现欠佳.本文结合高维空间下的双重选择估计与群组套索回归,提出一种估计高维稀疏空间下多值处置效应的双重群组套索估计方法.数值...
罗宾因果推断模型在非实验数据分析中具有重要地位,但对高维数据分析,古典低维空间处置效应估计量往往表现欠佳.本文结合高维空间下的双重选择估计与群组套索回归,提出一种估计高维稀疏空间下多值处置效应的双重群组套索估计方法.数值模拟发现,对于因果参数估计,双重群组套索估计的经验功效接近理论值,而预测性套索回归则存在较大的功效偏差.对教育生产函数的案例研究发现,该方法可以有效地从多个备选控制变量中选出正确的控制变量,仅有一个噪声变量被错误选择.
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关键词
罗宾因果推断模型
高维稀疏性
群组套索回归
原文传递
题名
基于双重群组套索的高维空间多值处置效应估计
1
作者
马键
胡毅
林建浩
机构
广州大学经济与统计学院
中国科学院大学经济与管理学院
中山大学岭南学院
广州大学新结构经济学研究中心
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第11期2750-2761,共12页
基金
国家自然科学基金(71503056)
国家公派高级研究学者、访问学者、博士后项目(201608440100)
国家社会科学基金(18AJL004,16CJL010)~~
文摘
罗宾因果推断模型在非实验数据分析中具有重要地位,但对高维数据分析,古典低维空间处置效应估计量往往表现欠佳.本文结合高维空间下的双重选择估计与群组套索回归,提出一种估计高维稀疏空间下多值处置效应的双重群组套索估计方法.数值模拟发现,对于因果参数估计,双重群组套索估计的经验功效接近理论值,而预测性套索回归则存在较大的功效偏差.对教育生产函数的案例研究发现,该方法可以有效地从多个备选控制变量中选出正确的控制变量,仅有一个噪声变量被错误选择.
关键词
罗宾因果推断模型
高维稀疏性
群组套索回归
Keywords
Rubin causal model
high dimensional sparsity
grouped LASSO
分类号
F064.1 [经济管理—政治经济学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双重群组套索的高维空间多值处置效应估计
马键
胡毅
林建浩
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2018
0
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已选择
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