経済学部・新久章講師と神戸大学・末石直也教授の共著論文がJournal of Business & Economic Statistics(JBES)に採択されました。 JBESは、一流国際誌の指標であるScience Citation Index ExpandedとSocial Science Citation Indexの両指標に含まれています。
研究内容
説明変数の数がサンプルサイズよりも大きくなるような線形回帰モデルに対する主な統計的推測の方法として、debiased Lassoと呼ばれる方法があります。これはLassoに対してバイアス修正を適用することで導出される推定量であり、その際、チューニングパラメータを選択する必要があります。本研究では、チューニングパラメータのオーダーを従来の研究よりも小さくすることで、漸近分散を発散させることなく、debiased Lassoのバイアスをより小さくできることを理論的に示しています。そして、理論の結果と一貫しているdebiased Lassoのチューニングパラメータの選択方法を提案しています。
論文情報
雑誌名：Journal of Business & Economic Statistics
論文名：Small tuning parameter selection for the debiased Lasso
著者：Akira Shinkyu , Naoya Sueishi
DOI：https://doi.org/10.1007/s11579-024-00369-9
URL：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/07350015.2024.2439892
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