• 论文 •

### 岭回归中基于广义交叉核实法的最优模型平均估计

1. 1. 云南财经大学统计与数学学院,昆明 650221;2. 上海财经大学浙江学院统计系, 金华 321013
• 出版日期:2018-06-25 发布日期:2018-08-21

YU Dalei， RAO Weidong，YIN Xiaoxiao. Optimal Model Averaging Estimator in Ridge Regression Based on Generalized Cross Validation[J]. Journal of Systems Science and Mathematical Sciences, 2018, 38(6): 652-661.

### Optimal Model Averaging Estimator in Ridge Regression Based on Generalized Cross Validation

YU Dalei1 ,RAO Weidong1 ,YIN Xiaoxiao2

1. 1. Statistics and Mathematics College, Yunnan University of Finance and Economics, Kunming 650221; 2. Department of Statistics, Shanghai University of Finance and Economics Zhejiang College, Jinhua 321013
• Online:2018-06-25 Published:2018-08-21

Ridge regression is one of the most commonly used shrinkage methods for handling the problem of multicollinearity. In this paper, in the presence of heteroscedasticity, we consider the model averaging method for combining ridge estimators based on different ridge parameters. The corresponding weight choice method is proposed based on generalized cross validation. We show that when the fitting model is misspecified, the resulting model averaging estimator leads to the asymptotically optimal prediction. Monte-Carlo simulations are conducted to assess the effectiveness of the proposed method in finite sample setting. An application to the study concerning the acetylene process problem further supports the use of the model averaging method in practical situations.

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