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Semiparametric Model Averaging for ultrahigh-dimensional Conditional Quantile Prediction

Acta Mathematica Sinica,English Series 2023年第6期39卷 1171-1202页

作者： Chao Hui GUO Jing LV Hu YANG Jing Wen TU Chen Xiao TIAN School of Mathematical Sciences Chongqing Normal UniversityChongqing 401331P.R.China School of Mathematics and Statistics Southwest UniversityChongqing 400715P.R.China College of Mathematics and Statistics Chongqing UniversityChongqing 401331P.R.China College of Finance University of International Business and EconomicsBeijing 100020P.R.China

In this paper,we develop a flexible semiparametric model averaging marginal regression procedure to forecast the joint conditional quantile function of the response variable for ultrahighdimensional ***,we approximate the joint conditional quantile function by a weighted average of one-dimensional marginal conditional quantile functions that have varying coefficient ***,a local linear regression technique is employed to derive the consistent estimates of marginal conditional quantile ***,based on estimated marginal conditional quantile functions,we estimate and select the significant model weights involved in the approximation by a nonconvex penalized quantile *** some relaxed conditions,we establish the asymptotic properties for the nonparametric kernel estimators and oracle estimators of the model averaging *** further derive the oracle property for the proposed nonconvex penalized model averaging ***,simulation studies and a real data analysis are conducted to illustrate the merits of our proposed model averaging method.

关键词： Kernel regression model averaging oracle property penalized quantile regression ultrahigh-dimension data

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