分位數(shù)回歸估計ppt課件(編輯修改稿)
2025-06-02 08:10 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 歸的擴展 ? 如果被解釋變量的條件密度非同質(zhì)，可以采用加權(quán)的方法提高分位數(shù)回歸估計的效率，權(quán)重與某概率水平下的局部樣本密度成比例。 ? 加權(quán)分位數(shù)回歸估計為： ()( ) =a r gm in { ( ) ( ( ) ) }i i i inifY? ? ?? ? ? ?? ???β X β? 將分位數(shù)回歸應(yīng)用 Panel Data，構(gòu)造 Panel Data分位數(shù)回歸模型。對于固定效應(yīng)變截距 Panel Data模型： ( ) , ( )??( ( ) , ( ) ) = a r g m in { ( ( ) ( ) ) ( ) }i t i i t ii t iY? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ??? ? ?? ? ?β X β對應(yīng)的 Panel Data分位數(shù)回歸參數(shù)估計為： it i it itY ??? ? ?X β ni ,1 ?? Tt ,1 ??? 將分位數(shù)回歸應(yīng)用于歸并數(shù)據(jù)（ Censoring Data），構(gòu)造歸并數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型： m a x (0 , ) , 1 , 2 , ,iiY i n?? ? ?iX β1? ( ) a r g m in { ( ) ( m a x ( 0 , ( ) ) }iniY? ? ? ??? ? iβ X β對應(yīng)的“歸并”數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸參數(shù)估計為： ? 凡是連續(xù)隨機變量作為被解釋變量的計量經(jīng)濟學(xué)模型，都可以進行分位數(shù)回歸估計。 三、分位數(shù)回歸的假設(shè)檢驗 ? 分位數(shù)回歸估計的檢驗包括兩部分： – 一是與均值回歸類似的檢驗，例如擬合優(yōu)度檢驗、約束回歸檢驗等； – 一是分位數(shù)回歸估計特殊要求的檢驗，例如斜率相等檢驗和斜率對稱性檢驗等。 擬合優(yōu)度檢驗 ? 分位數(shù)回歸估計擬合優(yōu)度檢驗統(tǒng)計量（ Machado擬合優(yōu)度 ）為： 1 ? ()( ) 1()VRV?????()?V ( ) = m i n ( ( ) )iiiY? ? ?? ? ???? X β0 ( ) 0V ( ) = m i n ( ( ) )ii Y? ? ?? ? ? ???最小化 θ分位數(shù)回歸的目標(biāo)函數(shù) 回歸方程中不包含任何解釋變量，只包含常數(shù)項情況
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