LASSO-driven inference in time and space
时间与空间依赖下的 LASSO 推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确允许时间依赖并使用区块自助法开展推断，直接支持时间序列分类。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
时间与空间依赖下的 LASSO 推断
- 研究问题
- 在协变量和误差具有时间及横截面依赖的高维回归系统中，如何统一选择 LASSO 惩罚水平并开展多参数同时推断？
- 方法与思路
- 作者用区块乘子自助法选择共同惩罚水平以处理依赖和多重性，结合去偏估计与依赖数据下的 Bahadur 表示构造同时推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文推导共同调参下的预言机性质和检验自助法一致性，并以模拟及金融情绪溢出、行业连通性应用说明方法。
- 阅读关注点
- 应核对弱时间依赖、横截面依赖和稀疏性条件，区块长度与维度增长要求，以及去偏同时推断所覆盖的目标参数。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未给出完整条件和数值比较，金融溢出应用也不能直接解释为已识别的因果效应。
原文摘要
We consider the estimation and inference in a system of high-dimensional regression equations allowing for temporal and cross-sectional dependency in covariates and error processes, covering rather general forms of weak temporal dependence. A sequence of regressions with many regressors using LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) is applied for variable selection purpose, and an overall penalty level is carefully chosen by a block multiplier bootstrap procedure to account for multiplicity of the equations and dependencies in the data. Correspondingly, oracle properties with a jointly selected tuning parameter are derived. We further provide high-quality de-biased simultaneous inference on the many target parameters of the system. We provide bootstrap consistency results of the test procedure, which are based on a general Bahadur representation for the Z-estimators with dependent data. Simulations demonstrate good performance of the proposed inference procedure. Finally, we apply the method to quantify spillover effects of textual sentiment indices in a financial market and to test the connectedness among sectors.