我们上一篇文章介绍过多元线性回归模型，估计回归系数使用的OLS，并在最后探讨了异方差和多重共线性对模型的影响，其实回归中关于自变量的选择方法很多，变量过多时可能会导致多重共线性的问题造成回归系数不显著，甚至造成OLS估计失效，而岭回归和lasso回归在OLS回归模型的损失函数上加上了不同的惩罚项，该惩罚项由回归系数的函数构成，一方面，加入的惩罚项能够识别出模型中不重要的变量，对模型起到化简的作用，可以看作时逐步回归的升级版，另一方面，加入的惩罚项能够让模型变得可估计。
岭回归模型的原理
岭回归（Ridge regression）的原理和OLS估计类似，但是对系数的大小设置了惩罚项
多元线性回归：\(\widehat{\beta }=\underset{\widehat{\beta }}{arg\min}\sum_{i=1}^n{\left( y_i-x_{i}^{'}\widehat{\beta } \right) ^2}, \widehat{\beta }=\left( \widehat{\beta _1},\widehat{\beta _2},\cdots ,\widehat{\beta _n} \right) '\)
岭回归：
其中，\(\lambda\)为一个正的常数，同时记
当\(\lambda \rightarrow 0\)时，岭回归和多元线性回归完全相同，当\(\lambda \rightarrow \infty\)时，\(\widehat{\beta }=0_{k\times 1}\)
另外：
由于\(x'x\)半正定，则\(x'x\)的特征值非负，加上\(\lambda I\)后，\(x'x+\lambda I\)特征值均为正数，则\(x'x+\lambda I\)可逆，那么\(\widehat{\beta }=\left( x'x+\lambda I \right) ^{-1}x'y\left( \lambda >0 \right)\)，也就是说，加入的惩罚项使得模型不会因为多重共线性的影响而估计不出来，\(\widehat{\beta }\)是一定能求出来的。
接下来的问题就是如何求\(\lambda\)，一般有三种方法：
- 岭迹法
- VIF法（方差膨胀因子法）
- 最小化均方误差法
这里我就不仔细说了，因为做一个调包侠也不错，网上有很多资料，感兴趣自行搜索即可。
lasso回归的原理
lasso模型是1996年由Robert Tibshirani提出，与岭回归模型相比，其最大的优点是可以将不重要的变量的回归系数压缩至零，而岭回归虽然也对原本的系数进行了一定程度的压缩，但是任一系数都不会为零，最终的模型保留了所有的变量，所以说lasso回归可以看成是升级版的逐步回归，有点降维内味了。
lasso回归：
$$
\widehat{\beta }=\underset{\widehat{\beta }}{arg\min}\sum_{i=1}^n{\left[ \left( y_i-x_{i}^{'}\widehat{\beta } \right) ^2+\lambda \sum_{i=1}^k{|\widehat{\beta _i}|} \right]}
$$
和岭回归对比可知，lasso回归就是把平方项变成了绝对值，引入绝对值之后，等式不可以求导了，所以其无显示解，只能通过近似估计算法（坐标轴下降法和最小角回归法）
lasso回归的应用
还是使用stata来实现lasso回归：首先在电脑联网的情况下，输入命令：findit lassopack后回车
会跳出来这个页面，点击指针指向的链接，然后翻到下面，点击install
然后就可以了使用了。
还是来看一道例题，题目就用这个：http://www.vsbf.fun/?p=679
首先将excel中的数据导入到Stata中，由于量纲相同，所以这里不需要进行标准化处理，否则就需要用excel或者matlab把数据标准化一下
Stata中求\(\lambda\)采用的是K折交叉验证的方法最小化均方误差，介绍一下：
所谓的K折交叉验证，是说将样本数据随机分为K个等分。将第1 个子样本作为“验证集”（validation set）而保留不用，而使用其余K-1个子样本作为“训练集”（training set）来估计此模型，再以此预测第1 个子样本，并计算第1个子样本的“均方预测误差”（Mean Squared Prediction Error）。其次，将第2 个子样本作为验证集，而使用其余K-1 个子样本作为训练集来预测第2个子样 本，并计算第2 个子样本的MSPE。以此类推，将所有子样本的MSPE 加总， 即可得整个样本的MSPE。最后，选择调整参数，使得整个样本的MSPE 最小，故具有最佳的预测能力。
使用stata：
cvlasso 单产 种子费 化肥费 农药费 机械费 灌溉费, lopt seed(114514)稍微解释一下，这里的cvlasso就是命令，单产是因变量，后面的都是自变量，lopt表示选择使MSPE最小的\(\lambda\)，选择项seed(114514)表示将随机数种子设置为114514，可以自行设定，你可以搞1919810，以便结果可重复性，默认是K=10，即：十折交叉验证
打星号的就是MSPE最小的地方，可以看出这时候的\(\lambda\)为368.34023
再来分析一下lasso给我们生成的结果：
左边第一列的三个变量即为lasso所估计的变量，其他的变量都收缩至零了，所以并没有显示在上面，右边第一列`Lasso`就是lasso所估计出来的系数，'Post-est OLS'这一列指的是，仅使用lasso进行变量筛选，然后计算用的是OLS方法。
小结
何时使用lasso回归?
我们首先使用最一般的OLS对数据进行回归，然后计算方差膨胀因子VIF，如果VIF>10则说明存在多重共线性的问题，此时我们需要对变量进行筛选。这个时候，我们就可以使用lasso回归来帮我们筛选出不重要的变量，步骤如下：
（1）判断自变量的量纲是否一样，如果 不一样则首先进行标准化的预处理；（2）对变量使用lasso回归，记录下 lasso回归结果表中回归系数不为0的变量，这些变量就是最终我们要留下来的重要变量，其余未出现在表中的变量可视为引起多重共线性的不重要变量。
在得到了重要变量后，我们实际上就完成了变量筛选，此时我们只将这些重要变量视为自变量，然后进行回归，并分析回归结果即可。（注意： 此时的变量可以是标准化前的，也可以是标准化后的了，因为lasso只起到 变量筛选的目的）
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