Moment Conditions Selection Based on Adaptive Penalized Empirical Likelihood
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Empirical likelihood is a very popular method and has been widely used in the fields of artificial intelligence (AI) and data mining as tablets and mobile application and social media dominate the technology landscape.
This paper proposes an empirical likelihood shrinkage method to efficiently estimate unknown parameters and select correct moment conditions simultaneously, when the model is defined by moment restrictions in which some are possibly misspecified.
We show that our method enjoys oracle-like properties; that is, it consistently selects the correct moment conditions and at the same time its estimator is as efficient as the empirical likelihood estimator obtained by all correct moment conditions.
Moreover, unlike the GMM, our proposed method allows us to carry out confidence regions for the parameters included in the model without estimating the covariances of the estimators.
For empirical implementation, we provide some data-driven procedures for selecting the tuning parameter of the penalty function.
The simulation results show that the method works remarkably well in terms of correct moment selection and the finite sample properties of the estimators.
Also, a real-life example is carried out to illustrate the new methodology.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Song, Yunquan. 2014. Moment Conditions Selection Based on Adaptive Penalized Empirical Likelihood. Abstract and Applied Analysis،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1013829
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Song, Yunquan. Moment Conditions Selection Based on Adaptive Penalized Empirical Likelihood. Abstract and Applied Analysis No. 2014 (2014), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1013829
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Song, Yunquan. Moment Conditions Selection Based on Adaptive Penalized Empirical Likelihood. Abstract and Applied Analysis. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1013829
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1013829
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر