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이러한 벌점화 모형에서의 쟁점은 벌점함수 및 선택을 통해 얻을 수 있는 여러 가지 효과들이라고 할 수 있으며 LASSO에 대한 여러 가지 대안들이 제안되어 온 것이 사실이다. 예컨대 Elastic Net, SCAD, MCP 등은 기본적으로 벌점함수의 변화를 통해 LASSO에 없었던 성질을 얻게 되는 방법들이다. 그런데 여기서 LASSO나 Elastic Net은 SCAD나 MCP에 비하여 추정량의 변동이 적으므로 상대적으로 나은 예측력을 보인다고 할 수 있다(박창이 외, 2015: 321). 후술할 연구 방법에서와 같이 본 연구에서 사용하고자 하는 R의 glmnet 패키지(Friedman, Hastie & Tibshirani, 2010)에서 벌점함수 부분은 식 (2)와 같이 주어진다.
벌점화 모형에서 쟁점은 벌점함수 선택을 통해 얻을 수 있는 효과다. 본 연구에서는 식 (2)와 같이 R의 glmnet 패키지를 사용했다.