面板數據復合分位數回歸模型的估計及應用.pdf

1、面板數據的統計分析越來越引起人們的關注，其主要原因是該類數據融合了截面數據和時間序列數據的特點和優(yōu)點，涵蓋了研究對象豐富的信息。在進行模型的參數估計時，傳統的最小二乘估計方法(LS)對于正態(tài)分布的數據表現良好，但在實際問題中，數據往往不滿足正態(tài)分布的要求。當模型誤差不服從正態(tài)分布或存在異常點時，經典的均值回歸將會失效。本文引入了復合分位數回歸方法（CQR），用以實現個體固定效應面板模型的參數估計，它綜合了多個分位數處的分位數回歸得出回歸

2、系數更有效的估計。該方法既保留了分位數回歸的穩(wěn)健性，又通過復合的方式提高了估計的效率。
　　本文針對個體固定效應面板數據模型，提出了回歸參數的復合分位數回歸估計。首先引入一個特定的冪等矩陣，消除個體效應項，避免了參數禍根問題，將面板數據模型轉化成線性模型;然后采用復合分位數回歸方法構造回歸系數的目標函數。在一些正則條件下，證明了所得估計的漸近正態(tài)性。為了討論CQR估計量的有效性，結合LS估計和中位數回歸QR05估計，對誤差項分別服