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基于復(fù)合分位數(shù)回歸的最小二乘模型平均

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摘要：在所有預(yù)測候選模型都可能是錯誤指定的情況下，提出了一種穩(wěn)健的復(fù)合分位數(shù)回歸模型平均方法．在一定正則條件下，證明了該方法不受回歸變量排序問題的影響，且該方法具有漸近最優(yōu)性．仿真結(jié)果驗證了該方法的優(yōu)良性．

關(guān)鍵詞：復(fù)合分位數(shù);模型平均;最小二乘;漸近最優(yōu)性

中圖分類號：O２１３．９ 文獻標志碼（剩余2881字）

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