2016年5月
发表于“重采样和自举算法来评估变量的相关性:应用于截面创业数据”:实证经济学,2019年,56,233-267
在本文中,我们提出了一种基于重采样和自举技术的算法方法来测量计量经济学模型中一个变量或一组变量的重要性。这种算法方法可以让我们检查模型中变量的真实权重,避免经典测试的偏差,并在可预测性方面选择更强大的变量,或更相关的模型,降低维度。我们将这种方法应用于2014年全球创业监测数据,发现创新和新技术、帮助他人创业、大学创业教育和政府补贴的可获得性是创业行为最重要的预测因素。
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