基于LAD-LASSO方法的逐段常数序列中的变点估计

结构突变(变点)问题是统计学、经济学和信号处理等领域中的热点问题之一。当误差分布服从重尾分布或数据集含异常值时,LAD估计比OLS估计更加稳健;LASSO是一种流行的压缩估计和变量选择方法,将这两种经典的方法结合起来,提出基于LAD-LASSO的逐段常数时间序列变点估计的一种新的研究方法,其基本思想是把变点估计问题转化成变量选择问题来处理,在转化过程中对相应优化问题的约束条件仅做一次松弛。随机模拟表明:所提出的估计方法是切实可行的,算法更加简单易行,且估计结果具有很好的稳健性。