本文選題：分位數(shù)回歸 + 部分線性單指數(shù)面板模型��； 參考：《統(tǒng)計研究》2017年02期

【摘要】：分位數(shù)回歸是均值回歸的有益補充,該方法毋須對分布函數(shù)的具體形式做出假設(shè),且對具有異常值或厚尾分布的數(shù)據(jù)仍具有穩(wěn)健性。當(dāng)前,對部分線性單指數(shù)面板模型估計方法的研究主要集中于均值回歸,基于此,本文考慮了固定效應(yīng)部分線性單指數(shù)面板分位數(shù)回歸模型,結(jié)合B-樣條函數(shù)、SCAD懲罰函數(shù)和迭代加權(quán)最小二乘法,構(gòu)建了模型的估計方法,證明了估計方法的一致性和漸近正態(tài)性,同時利用Monte Carlo模擬評價了所述方法在有限樣本下的表現(xiàn)。最后,將估計方法應(yīng)用于分析碳排放的影響因素。
[Abstract]:Quantile regression is a useful supplement to mean regression. This method does not need to assume the specific form of distribution function and is robust to data with outliers or thick-tailed distributions.At present, the estimation method of partial linear single exponential panel model is mainly focused on mean regression. Based on this, the fixed effect partial linear single exponential panel quantile regression model is considered in this paper.Combined with the penalty function of B-spline function and the iterative weighted least square method, the estimation method of the model is constructed, and the consistency and asymptotic normality of the estimation method are proved. At the same time, the performance of the method under finite samples is evaluated by Monte Carlo simulation.Finally, the estimation method is applied to analyze the influencing factors of carbon emissions.
【作者單位】： 江西師范大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;
【分類號】：F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1757848