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High-dimensional generalizations of asymmetric least squares regression and their applications

Yuwen Gu · Hui Zou刊期 2016-12-01 · 卷 44（6）The Annals of Statistics已编入正刊

非对称最小二乘回归的高维推广及其应用AI 解读

Asymmetric least squares regression is an important method that has wide applications in statistics, econometrics and finance. The existing work on asymmetric least squares only considers the traditional low dimension and large sample setting. In this paper, we systematically study the Sparse Asymmetric LEast Squares (SALES) regression under high dimensions where the penalty functions include the Lasso and nonconvex penalties. We develop a unified efficient algorithm for…

微观 · 分位数与分布效应正则化与变量选择
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