单指标分位数回归的变量选择

多元非参数分位数回归常常是难于估计的,为了降低维数同时保持非参数估计的灵活性,人们常常用单指标的方法模拟响应变量的条件分位数.本文主要研究单指标分位数回归的变量选择.以最小化平均损失估计为基础,我们通过最小化具有SCAD惩罚项的平均损失进行变量选择和参数估计.在正则条件下,得到了单指标分位数回归SCAD变量选择的Oracle性质,给出了SCAD变量选择的计算方法,并通过模拟研究说明了本文所提方法变量选择的样本性质.