%A 韩猛 白仲林 %T 基于自适应组LASSO估计的高维门限因子模型一致选择 %0 Journal Article %D 2021 %J 统计研究 %R 10.19343/j.cnki.11-1302/c.2021.08.010 %P 121-131 %V 38 %N 8 %U {https://tjyj.stats.gov.cn/CN/abstract/article_5507.shtml} %8 2021-08-25 %X 门限因子模型设定载荷具有阈值型区制转换结构,可以同时刻画高维时间序列的共变性和区制转换特征。针对高维门限因子模型,本文基于自适应组LASSO技术给出了一种一致模型选择过程。这一模型选择过程将因子个数设定、门限效应推断纳入统一的分析框架,不仅解决了模型选择的一致性问题,还同时实现了模型选择误差的统一控制,这对于高维门限因子模型而言是非常重要的。理论研究和随机模拟结论表明本文给出的一致模型选择过程具有良好的大样本性质和有限样本表现。最后,本文将门限因子模型应用于我国金融市场分析,实证结果进一步验证了本文理论的有效性。