【摘 要】
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对于实证研究中经常遇到变量维数高和存在异常值的二分类问题,探索稳健的高维二分类方法显得尤为重要。本文提出基于Lasso惩罚的光滑0-1损失函数二分类法,并利用Fabs算法高效
【机 构】
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南京财经大学经济学院统计系,南京财经大学经济学院,中国人民大学
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“高维单调转移模型的变量选择及其在违约风险评估中的应用”(71501089),国家自然科学基金面上项目“问卷分割设计与分析技术研究”(71771211),国家社会科学基金一般项目“互联网金融风险测度方法与监管机制研究”(16BTJ030),江苏省社会科学基金青年项目“中国居民房产税与收入分配研究”(17EYC006)
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对于实证研究中经常遇到变量维数高和存在异常值的二分类问题,探索稳健的高维二分类方法显得尤为重要。本文提出基于Lasso惩罚的光滑0-1损失函数二分类法,并利用Fabs算法高效地解决了变量选择和参数估计问题。数值模拟的结果表明,在不同异常值比例下该方法均具有良好的稳健性。基于CHIP 2013年度数据,利用该方法对农民工子女高中入学决定的影响因素进行了实证研究。分析发现,农民工父母的教育水平、教育水平与家庭经济状况的交互作用、农民工子女性别、性别与民族的交互作用均对农民工子女的入学决定有重要影响。
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