Fulltext

"Compared some of the semi-parametric methods in analysis of single index model

مقارنة بعض الطرائق شبه المعلمية في تحليل انموذج المؤشر الواحد

مناف يوسف حمود --- طارق عزيز صالح

journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية
ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 91 Pages: 367-388
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Abstract

As the process of estimate for model and variable selection significant is a crucial process in the semi-parametric modeling At the beginning of the modeling process often At there are many explanatory variables to Avoid the loss of any explanatory elements may be important as a result , the selection of significant variables become necessary , so the process of variable selection is not intended to simplifying model complexity explanation , and also predicting. In this research was to use some of the semi-parametric methods (LASSO-MAVE , MAVE and The proposal method (Adaptive LASSO-MAVE) for variable selection and estimate semi-parametric single index model (SSIM) at the same time . The result that the best method for estimating and the variable selection of semi parametric single index model is proposal method (Adaptive LASSO-MAVE) of first model and (LASSO-MAVE) of second method useful for average mean squares error (AMSE).

ان عملية تقدير الانموذج وأختيار المتغير المعنوي هي عملية حاسمة في النمذجة شبه المعلميه semi-parametric modeling)) ففي بدايه عملية النمذجة كثيرا" ما يكون هنالك عدد كبير من المتغيرات التوضيحية لتجنب فقدان أي عناصر تفسيريه قد تكون هامة ونتيجة لذلك فأن أختيار المتغيرات المعنوية أصبحت ضرورة فضلاً عن ان عملية أختيار المتغير ليس الغرض منه تبسيط الأنموذج المعقد وتفسيره فقط ولكن كذلك القدرة على التنبؤ . في هذا البحث تم أستعمال بعض الطرائق شبه المعلميه الاتية (طريقة تقدير التباين لادنى معدل مع دالة جزاء لاسو (MAVE-LASSO) , طريقة تقدير التباين لأدنى معدل MAVE)) والطريقة المقترحة من قبل الباحث (طريقة تقدير التباين لادنى معدل مع دالة جزاء لاسو التكيفية(ALASSO-MAVE )) الخاصة بتقدير وأختيار المتغير لانموذج المؤشر الواحد شبه المعلمي في آن واحد. وقد تم التوصل في هذا البحث الى ان افضل طريقة لتقدير واختيار المتغير لانموذج المؤشر الواحد شبه العلمي هي الطريقة المقترحة (MAVE-ALASSO) للانموذج الاول وطريقة (MAVE-LASSO) للانموذج الثاني بالاعتماد على معيار المقارنة معدل متوسط مربعات الخطأ (AMSE) .

Keywords

single index model --- MAVE --- LASSO-MAVE --- Adaptive LASSO-MAVE --- variable selection --- انموذج المؤشر الواحد --- ماف --- لاسو- ماف --- لاسو التكيفية- ماف --- اختيار المتغير .