基于Lasso改进的一般因果关系检验
外文标题：General Causality Test Based on Improvement of Lasso
文献类型：期刊
作者：邱南南[1]
机构：[1]中国人民大学统计学院 北京100872
年：2008
期刊名称：统计与信息论坛
卷：23
期：2
页码范围：18-21,36
增刊：增刊
收录情况：CSSCI(61C1262008020004)
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1007-3116
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyxxlt200802004.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1007-3116.2008.02.004
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关键词：因果关系;多重共线性;Lasso回归
摘要：通常所说的Granger因果关系检验,实际上是对线性因果关系的检验,无法检验非线性因果关系.Peguin和Terasvirta(1999)进行了基于泰勒展式的一般性扩展,应用于非线性因果关系检验,并采用提取主成分的方法解决其中的多重共线性问题.但是,提取主成分对解决多重共线性的效果并不太好.Lasso回归是目前处理多重共线性的主要方法之一,相对于其他方法,更容易产生稀疏解,在参数估计的同时实现变量选择,因而可以用来解决检验中的多重共线性问题,以提高检验的效率.对检验程序的模拟结果表明,基于Lasso回归的检验取得较好的效果.
作者其他论文
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