Modeling electoral choices in multiparty systems with high-dimensional data: A regularized selection of parameters using the Lasso approach
Modeling electoral choices in multiparty systems with high-dimensional data: A regularized selection of parameters using the Lasso approach
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使用高维数据对多党系统中的选举进行建模：使用 Lasso 方法对参数进行正则化选择
DOI：
10.1016/j.jocm.2015.09.004
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发表时间：
2015
影响因子：
2.4
通讯作者：
und Tutz
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mauerer;Pößnecker;Thurner;und Tutz
在多党选举分析中越来越多地使用离散选择模型面临着一个严峻的挑战：参数的激增，导致高维和难以解释的模型。例如，在有J个政党的政党系统中应用多项Logit模型，对于特定于选择者的属性(例如，性别和年龄)，最大限度地产生J−1参数。对于特定于备选方案的属性的指定(通常是：对问题的立场和问题距离)，可以估计每个政治问题的最大J参数。因此，基于三个政治问题和十个选民属性的五个政党的政党选择模型已经产生了59个可能的系数。一旦我们考虑到交互影响来检测特定领域对问题的反应，情况就会变得更加严重。为了系统和有效地识别投票模型中的相关预测因素，我们推导并使用了Lasso型正则化参数选择技术，该技术同时考虑了个体和备选变量。最重要的是，我们的新算法首次能够处理备选方案属性的备选方案指定。将专门调整的Lasso方法应用于2009年德国议会选举，我们证明了我们的方法大大降低了模型的复杂性，并简化了它们的解释。套索惩罚明显优于简单的最大似然估计。结果通过创新的可视化方法，即所谓的效果星图进行了说明。
The increased usage of discrete choice models in the analysis of multiparty elections faces one severe challenge: the proliferation of parameters, resulting in high-dimensional and difficult-to-interpret models. For example, the application of a multinomial logit model in a party system with J parties results in maximally J− 1 parameters for chooser-specific attributes (eg, sex and age). For the specification of alternative-specific attributes (usually: positions on issues and issue distances), maximally J parameters for each political issue can be estimated. Thus, a model of party choice with five parties based on three political issues and ten voter attributes already produces 59 possible coefficients. As soon as we allow for interaction effects to detect segment-specific reactions to issues, the situation is even aggravated. In order to systematically and efficiently identify relevant predictors in voting models, we derive and use Lasso-type regularized parameter selection techniques that take into account both individual-and alternative-specific variables. Most importantly, our new algorithm can handle for the first time the alternative-wise specification of the attributes of alternatives. Applying the specifically adjusted Lasso method to the 2009 German Parliamentary Election, we demonstrate that our approach massively reduces the models' complexity and simplifies their interpretation. Lasso-penalization clearly outperforms the simple ML estimator. The results are illustrated by innovative visualization methods, the so-called effect star plots.
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