LASSO Inference for High Dimensional Predictive Regressions
高维预测回归中的 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：摘要明确研究含局部单位根的高维预测回归，并应用于通胀及股票收益可预测性，支持时间序列、宏观预测与收益预测分类。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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高维预测回归中的 LASSO 推断
- 研究问题
- 高维预测回归同时存在 LASSO 收缩偏差和局部单位根引起的 Stambaugh 偏差时，如何恢复有效的系数检验？
- 方法与思路
- 作者提出 IVX 去稀疏化 LASSO，将工具变量思路与收缩偏差校正结合，并推导检验所需渐近性质及开展蒙特卡洛模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提估计量同时消除两类偏差，无需预先辨认平稳与非平稳解释变量，并用于美国股票收益和通胀可预测性研究。
- 阅读关注点
- 应核对局部单位根设定、稀疏性与维数条件、IVX 构造、检验统计量，以及股票收益和通胀应用的具体检验结果。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；摘要未说明完整渐近条件及应用结论，推断有效也不等于样本外预测改善。
原文摘要
LASSO inflicts shrinkage bias on estimated coefficients, which undermines asymptotic normality and invalidates standard inferential procedures based on the t-statistic. Given cross sectional data, the desparsified LASSO has emerged as a well-known remedy for correcting the shrinkage bias. In the context of high dimensional predictive regression, the desparsified LASSO faces an additional challenge: the Stambaugh bias arising from nonstationary regressors modeled as local unit roots. To restore standard inference, we propose a novel estimator called IVX-desparsified LASSO (XDlasso). XDlasso simultaneously eliminates both shrinkage bias and Stambaugh bias and does not require prior knowledge about the identities of nonstationary and stationary regressors. We establish the asymptotic properties of XDlasso for hypothesis testing, and our theoretical findings are supported by Monte Carlo simulations. Applying our method to real-world applications from the FRED-MD database, we investigate two important empirical questions: (i) the predictability of the U.S. stock returns based on the earnings-price ratio, and (ii) the predictability of the U.S. inflation using the unemployment.