Homogeneity and Sparsity Analysis for High-Dimensional Panel Data Models

估计员 同质性(统计学) 协变量 惩罚法 面板数据 同种类的 算法 蒙特卡罗方法 集团结构 群(周期表) 数学 统计 计算机科学 数学优化 组合数学 有机化学 化学 心理治疗师 心理学
作者
Wu Wang,Zhongyi Zhu
出处
期刊:Journal of Business & Economic Statistics [Taylor & Francis]
卷期号:42 (1): 26-35 被引量:3
标识
DOI:10.1080/07350015.2022.2140667
摘要

In this article, we are interested in detecting latent group structures and significant covariates in a high-dimensional panel data model with both individual and time fixed effects. The slope coefficients of the model are assumed to be subject dependent, and there exist group structures where the slope coefficients are homogeneous within groups and heterogeneous between groups. We develop a penalized estimator for recovering the group structures and the sparsity patterns simultaneously. We propose a new algorithm to optimize the objective function. Furthermore, we propose a strategy to reduce the computational complexity by pruning the penalty terms in the objective function, which also improves the accuracy of group structure detection. The proposed estimator can recover the latent group structures and the sparsity patterns consistently in large samples. The finite sample performance of the proposed estimator is evaluated through Monte Carlo studies and illustrated with a real dataset.
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