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經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院劉陽(yáng)惠博士與合作者美國(guó)加州大學(xué)河濱分校的李業(yè)華教授、德州農(nóng)工大學(xué)的Raymond J. Carroll教授和密歇根大學(xué)的Naisyin Wang教授在《Journal of Econometrics》雜志在線發(fā)表學(xué)術(shù)論文。劉陽(yáng)惠博士為論文第一作者，李業(yè)華教授為通訊作者，廣州大學(xué)為論文第一單位。

文章主要研究了含有無(wú)窮多個(gè)交互效應(yīng)項(xiàng)的函數(shù)型線性模型的預(yù)測(cè)問(wèn)題。在基于函數(shù)型自變量和多個(gè)標(biāo)量自變量預(yù)測(cè)農(nóng)作物產(chǎn)量時(shí)，發(fā)現(xiàn)引入這兩部分自變量的交互效應(yīng)可以提升預(yù)測(cè)效果。文章在函數(shù)型線性模型中引入交互效應(yīng)，并假設(shè)交互效應(yīng)依賴于標(biāo)量自變量的一個(gè)單指標(biāo)結(jié)構(gòu)。接著結(jié)合函數(shù)型主成分分析的降維方法和平均最小方差估計(jì)方法給出了模型的估計(jì)。模型中允許函數(shù)型主成分得分的個(gè)數(shù)趨于無(wú)窮，文中證明了模型中參數(shù)部分的估計(jì)是根號(hào)n相合且漸近正態(tài)的，模型的預(yù)測(cè)誤差由交互效應(yīng)中非參函數(shù)的估計(jì)誤差控制。根據(jù)預(yù)測(cè)誤差的性質(zhì)，還提出了基于交叉核實(shí)的參數(shù)選擇方法。

文章來(lái)源:Y. Liu, Y. Li, R.J. Carroll et al., Predictive functional linear models with diverging number of semiparametric single-index interactions. Journal of Econometrics (2021),https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2021.03.010.