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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제30권 제2호
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 149 - 162 (14page)
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The ℓ<SUB>1</SUB>-trend filtering method is one of the most widely used methods for extracting underlying trends from noisy observations. Contrary to the Hodrick-Prescott filtering, the ℓ<SUB>1</SUB>-trend filtering gives piecewise linear trends. One of the advantages of the ℓ<SUB>1</SUB>-trend filtering is that it can be used for identifying change points in piecewise linear trends. However, since the ℓ<SUB>1</SUB>-trend filtering employs total variation as a penalty term, estimated piecewise linear trends tend to be biased. In this study, we demonstrate the biasedness of the ℓ<SUB>1</SUB>-trend filtering in trend level estimation and propose a two-stage bias-reduction procedure. The newly suggested estimator is based on the estimated change points of the ℓ<SUB>1</SUB>-trend filtering. Numerical examples illustrate that the proposed method yields less biased estimates for piecewise linear trends.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Biasedness of the ℓ₁-trend filtering
3. Bias-reduced trend estimator
4. Numerical illustration
5. Conclusion and discussion
References
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