K步差分面板分位回归方法研究

发布时间：2017-08-26 20:36

  本文关键词：K步差分面板分位回归方法研究

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【摘要】：传统的面板数据分析主要是基于条件均值方法进行研究.文章讨论了只含有固定效应的面板数据模型,从理论上提出了两阶段K步差分的分位回归方法,并证明了其大样本性质.同时进行了蒙特卡洛模拟,结果显示该方法在误差非正态时比均值回归方法更有效.最后对我国城镇居民医疗保健消费进行了实证分析,得到了一些有趣的发现,这可以供决策者进行参考.
【作者单位】： 中国人民大学应用统计科学研究中心;中国人民大学统计学院;兰州财经大学统计学院;
【关键词】： 面板数据 分位回归 K步差分 固定效应 医疗保健消费
【基金】：国家自然科学基金(11271368) 北京市社会科学基金重大项目(15ZDA17) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20130004110007) 国家社会科学基金重点项目(13AZD064) 中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金)资助项目成果(15XNL008) 兰州财经大学“飞天学者特聘计划”资助课题
【分类号】：F842.684;R197.1;F224
【正文快照】： i引言面板数据不仅体现了截面数据的个体异质性,而且又展示了时序数据的动态信息,从而具有了自己的数据特征.正是具有这种结构的数据在现实中很常见,所以面板数据被广泛应用于经济学等多个领域.但是面板数据模型也存在局限性.传统的分析方法采用响应变量条件均值的函数来描述

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本文编号：742874