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面板数据分位数回归模型求解的模式搜索法  
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【英文篇名】 A Pattern-Searching Quantile Regression Method for Panel Data and the Monte-Carlo Investigation
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【作者】 王娜; 任燕燕;
【英文作者】 WANG Na; REN Yan-yan; School of Economics; Shandong University; Shandong Police College;
【作者单位】 山东大学经济学院; 山东警察学院;
【文献出处】 数理统计与管理 , Journal of Applied Statistics and Management, 编辑部邮箱 2016年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 分位回归; 模式搜索法; 面板数据; 固定效应;
【英文关键词】 quantile regression; pattern search method; panel data; fixed effect;
【摘要】 本文应用最优化理论,对固定效应的面板数据分位数回归模型,提出一种模式搜索方法,此方法可以同时估计出所有分位点处的解释变量系数和所有个体的固定效应值。进一步利用蒙特卡洛模拟比较现有文献中涉及的面板数据分位数回归方法,结果显示无论误差项是否满足经典假设,模式搜索分位数回归法较之其他分位数回归估计方法更为有效.
【英文摘要】 The paper discussed a new pattern-searching quantile regression method based on Panel Data with fixed effects,which can give the coefficient estimates of all independent variables at different quantiles and the estimates of all fixed effects simultaneously.The results of Monte-Carlo simulation study indicates that these quantile regression methods are stable when dealing with panel data models,and the pattern-searching quantile regression method is more effective than other quantile regression methods wheth...
【基金】 国家社会科学基金(12BTJ015); 教育部人文社科基金(12YJA790107); 山东省自然科学基金(ZR2014AM014)资助
【更新日期】 2016-06-06
【分类号】 O212.1
【正文快照】 〇引言 面板数据也称为平行数据,是指在一段时间内跟踪同一组个体的数据,即把时间序列数据和截面数据结合在一起的数据。作为时间序列数据和截面数据综合起来的二维数据类型,面板数据所包含的样本容量更大,信息量更丰富,在经济生活中有着广泛的应用。 经典的面板数据处理方法

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