分位数回归的方差估计和计算问题探讨

发布时间：2018-06-02 16:40

  本文选题：分位数回归 + 方差估计　； 参考：《统计与决策》2017年09期

【摘要】：与经典OLS估计量相比,分位数回归估计量具有更强的稳健性。但由于后者方差估算的复杂性,实证研究时使用计量软件自动给出的方差估算结果的情形较多,忽略了其结果所需的条件。文章在讨论分位数回归方差估计量的大样本性质基础上,重点分析使用软件估算结果存在的问题,同时给出了避免这些问题的一些具体步骤。
[Abstract]:The quantile regression estimator is more robust than the classical OLS estimator. However, due to the complexity of the variance estimation of the latter, there are many cases in which the variance estimation results are automatically given by the econometric software in the empirical research, and the necessary conditions for the results are ignored. On the basis of discussing the property of large sample of quantile regression variance estimator, this paper mainly analyzes the problems existing in using software estimation results, and gives some concrete steps to avoid these problems.
【作者单位】： 中国人民大学信息学院;中国人民大学经济学院;国家统计局统计教育培训中心;
【分类号】：O212.1

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本文编号：1969456