作为岭回归的时变参数

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要翻译：
时变参数模型是经济学中常用的结构变化模型。我证明它们实际上是脊回归。即刻，这使得计算、调优和实现比状态空间范例中容易得多。除其他外，解决等效的对偶脊线问题在计算上非常快，即使在高维，关键的“时间变化量”是通过交叉验证调整的。演变的波动性处理使用两步岭回归。我考虑包含稀疏性（算法选择哪些参数变化，哪些参数不变化）和降秩限制（变化与因子模型相关）的扩展。为了证明这种方法的有效性，我用它来研究加拿大货币政策的演变。该应用程序需要估计大约4600 TVPs，这是一项新方法所能完成的任务。
---
英文标题：
《Time-Varying Parameters as Ridge Regressions》
---
作者：
Philippe Goulet Coulombe
---
最新提交年份：
2021
---
分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：Econometrics        计量经济学
分类描述：Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
计量经济学理论，微观计量经济学，宏观计量经济学，通过新方法发现的经济关系的实证内容，统计推论应用于经济数据的方法论方面。
--
一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Applications        应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
--
一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Machine Learning        机器学习
分类描述：Covers machine learning papers (supervised, unsupervised, semi-supervised learning, graphical models, reinforcement learning, bandits, high dimensional inference, etc.) with a statistical or theoretical grounding
覆盖机器学习论文（监督，无监督，半监督学习，图形模型，强化学习，强盗，高维推理等）与统计或理论基础
--

---
英文摘要：
  Time-varying parameters (TVPs) models are frequently used in economics to model structural change. I show that they are in fact ridge regressions. Instantly, this makes computations, tuning, and implementation much easier than in the state-space paradigm. Among other things, solving the equivalent dual ridge problem is computationally very fast even in high dimensions, and the crucial "amount of time variation" is tuned by cross-validation. Evolving volatility is dealt with using a two-step ridge regression. I consider extensions that incorporate sparsity (the algorithm selects which parameters vary and which do not) and reduced-rank restrictions (variation is tied to a factor model). To demonstrate the usefulness of the approach, I use it to study the evolution of monetary policy in Canada. The application requires the estimation of about 4600 TVPs, a task well within the reach of the new method.
---
PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/2009.00401

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：岭回归 econometrics Restrictions computations epidemiology 演变 4600 Regressions 哪些 ridge