短面板随机效应模型的分位数回归方法及模拟

发布时间：2019-05-10 15:50

【摘要】：对于随机效应面板数据的分位数回归研究的难点在于如何处理截面内存在的相关性,文章借助分位数回归与ALD分布之间的关系,提出了带有Copula相关结构的分位数回归的极大似然估计法,其中Copula函数可用来表示短面板中的截面内相关性。通过数值优化算法迭代求解目标函数可得参数估计值,蒙特卡洛模拟结果显示该方法的均方误差更小,因此更为精确可靠。
[Abstract]:The difficulty in the study of quantile regression of random effect panel data lies in how to deal with the correlation in the cross section. in this paper, the relationship between quantile regression and ALD distribution is used. A maximum likelihood estimation method for quantile regression with Copula correlation structure is proposed, in which Copula function can be used to represent the intra-section correlation in short panels. The parameter estimates can be obtained by solving the objective function iteratively by the numerical optimization algorithm. The Monte Carlo simulation results show that the mean square error of the method is smaller, so it is more accurate and reliable.
【作者单位】： 山东大学经济学院;山东警察学院;
【基金】：山东省自然科学基金资助项目(ZR2014AM014)
【分类号】：O212

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本文编号：2473784