Stima dei parametri di un modello di regressione multivariato penalizzato mediante ADMM

This study tackles the challenges of variable selection and dimensionality reduction in the analysis of large volumes of data. It focuses on multivariate linear regression, proposing a penalized model with dual penalization using LASSO and the ADMM method for its solution. It compares the model's performance with other parameter selection techniques and applies the method to data on the log-returns of American stocks. Additionally, an R package called MLRS is developed to implement ADMM algorithms in C++.

Questo studio affronta le sfide della selezione delle variabili e della riduzione della dimensionalità nell'analisi di grandi volumi di dati. Si concentra sulla regressione lineare multivariata, proponendo un modello penalizzato con doppia penalizzazione utilizzando il LASSO e il metodo ADMM per la sua soluzione. Confronta le prestazioni del modello con altre tecniche di selezione dei parametri e applica il metodo a dati sui log-rendimenti di azioni americane. Viene anche sviluppato un pacchetto R, chiamato MLRS, per implementare gli algoritmi ADMM in C++.