One-step closed-form estimator for generalized linear model with categorical explanatory variables
Résumé
The article proposes a procedure for rapid and asymptotically efficient estimation of the parameters of generalized linear models with categorical variables. Explicit estimators exist for these models but they are not always asymptotically efficient, especially for models with simple effects. The procedure proposed in this article is based on a one-step approach where a single gradient descent step is performed on the initial log-likelihood function initialized with the explicit estimators. This work succinctly presents the theoretical results obtained, the simulations performed, and an application to automobile insurance pricing.
L'article propose une procédure d'estimation rapide et asymptotiquement efficace des paramètres des modèles linéaires généralisés à variables catégorielles. Des estimateurs explicites existent pour ces modèles mais ils ne sont pas toujours asymptotiquement efficaces, notamment pour les modèles à effets simples. La procédure proposée dans cet article est basée sur une approche one-step où une unique étape de la descente de gradient est effectuée sur la fonction de log-vraisemblance initialisée à partir des estimateurs explicites. Ce travail présente de manière succincte les résultats théoriques obtenus, les simulations effectuées et une application à la tarification en assurance automobile.
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One_step_closed_form_estimator_for_GLM_Categorical_Brussels.pdf (232.97 Ko)
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