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Single-Index Quantile Regression with Left Truncated Data

Journal of Systems Science & Complexity 2022年第5期35卷 1963-1987页

作者： XU Hongxia FAN Guoliang LI Jinchang Department of Mathematics Shanghai Maritime UniversityShanghai 201306China School of Data Sciences Zhejiang University of Finance and EconomicsHangzhou 310018China School of Economics and Management Shanghai Maritime UniversityShanghai 201306China

The purpose of this paper is two ***,the authors investigate quantile regression(QR)estimation for single-index QR models when the response is subject to random left *** random weights are introduced to deal with left truncated data and the associated iteration estimation method is *** asymptotic properties for the proposed QR estimates of the index parameter and unknown link function are both ***,by combining the QR loss function and the adaptive lasso penalization,a variable selection procedure for the index parameter is introduced and its oracle property is ***,a weighted empirical log-likelihood ratio of the index parameter based on the QR method is introduced and is proved to be asymptotic standard chi-square ***,confidence regions of the index parameter can be *** finite sample performance of the proposed methods are demonstrated.A real data analysis is also conducted to show the usefulness of the proposed approaches.

关键词： adaptive lasso penalty left truncated data quantile regression single-index model variable selection

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