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https://hdl.handle.net/20.500.14094/90005996
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90005996 (fulltext)
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14
メタデータ
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メタデータID
90005996
アクセス権
open access
出版タイプ
Accepted Manuscript
タイトル
Regularization parameter selection for penalized empirical likelihood estimator
著者
著者名
Ando, Tomohiro
著者ID
A0387
研究者ID
1000040596251
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=413b33071c924c5d520e17560c007669
著者名
Sueishi, Naoya
末石, 直也
スエイシ, ナオヤ
所属機関名
経済学研究科
収録物名
Economics Letters
巻(号)
178
ページ
1-4
出版者
Elsevier B.V.
刊行日
2019-05
公開日
2021-06-01
抄録
Penalized estimation is a useful technique for variable selection when the number of candidate variables is large. A crucial issue in penalized estimation is the selection of the regularization parameter because the performance of the estimator largely depends on an appropriate choice. However, no theoretically sound selection method currently exists for the penalized estimation of moment restriction models. To address this important issue, we develop a novel information criterion, which we call the empirical likelihood information criterion, to select the regularization parameter of the penalized empirical likelihood estimator. The information criterion is derived as an estimator of the expected value of the Kullback-Leibler information criterion from an estimated model to the true data generating process.
キーワード
Information criterion
Variable selection
カテゴリ
経済学研究科
学術雑誌論文
権利
© 2019 Elsevier B.V.
This manuscript version is made available under the CC-BY-NC-ND 4.0 license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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資源タイプ
journal article
言語
English (英語)
ISSN
0165-1765
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eISSN
1873-7374
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関連情報
DOI
https://doi.org/10.1016/j.econlet.2019.02.011
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