本文首次將Elastic Net這種用于高度相關變量的懲罰方法用于面板數(shù)據(jù)的貝葉斯分位數(shù)回歸,并基于非對稱Laplace先驗分布推導所有參數(shù)的后驗分布,進而構建Gibbs抽樣。為了驗證模型的有效性,本文將面板數(shù)據(jù)的貝葉斯Elastic Net分位數(shù)回歸方法（BQR. EN）與面板數(shù)據(jù)的貝葉斯分位數(shù)回歸方法（BQR）、面板數(shù)據(jù)的貝葉斯Lasso分位數(shù)回歸方法（BLQR）、面板數(shù)據(jù)的貝葉斯自適應Lasso分位數(shù)回歸方法（BALQR）進行了多種情形下的全方位比較,結果表明BQR. EN方法適用于具有高度相關性、數(shù)據(jù)維度很高和尖峰厚尾分布特征的數(shù)據(jù)。進一步地,本文就BQR. EN方法在不同擾動項假設、不同樣本量的情形展開模擬比較,驗證了新方法的穩(wěn)健性和小樣本特性。最后,本文選取互聯(lián)網(wǎng)金融類上市公司經(jīng)濟增加值（EVA）作為實證研究對象,檢驗新方法在實際問題中的參數(shù)估計與變量選擇能力,實證結果符合預期。 

【文章來源】：統(tǒng)計研究. 2020,37(03)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：20 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3041389