摘要
文章讨论了含有固定效应的面板数据模型,给出了3种估计未知参数的分位回归方法,蒙特卡洛模拟结果显示这些分位回归方法是处理面板数据的有效手段,且在误差非正态时优于均值回归方法。文章最后给出了一个真实数据的建模案例,得到了有利于决策的有用参考信息。
The paper discusses fixed effects panel data model and gives three quantile regression estimates of the unknown parameters.Monte Carlo simulation study indicates that these quantile regression methods are effective in deal with the panel data model and do better than mean regression methods when the error distribution is non-normal.Finally,a real data is studied and some useful reference information for decision-making is obtained.
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2010年第10期81-87,共7页
Statistical Research
基金
国家社科基金“分位回归与复杂分层结构数据分析”(07BTJ002)
国家自然科学基金“高维复杂分层数据分析与鞍点逼近方法及其在流行病风险中的应用”(10871201)
中国人民大学研究生科学研究基金重点项目“线性混合模型分位回归方法及其应用研究”(10XNG048)资助
关键词
面板数据
固定效应
分位回归
蒙特卡洛模拟
Panel Data
Fixed Effects
Quantile Regression
Monte Carlo Simulation
