基于MM-算法的局部常数核加权分位数回归估计及应用

提出了一种新的基于MM-算法的局部常数核加权计算法,得到的分位数回归估计曲线在比较弱的条件下是连续光滑的.讨论了该方法中协调参数的选取问题.数值模拟和实证研究的结果表明,利用所提出的计算方法所得到的非参数曲线估计在重尾误差的情况下具有一定的稳健性.

部分线性分位回归模型估计的MM算法

近年来,关于部分线性分位回归模型的估计方法的研究得到了较多的关注.但由于目标函数的非光滑性,估计程序的实现是比较具有挑战性的.文章将采用MM(Majorization Minimization)算法计算部分线性分位数回归模型的估计.其基本原理是首先找到目标函数的优化函数,然后借助优化函数的最小化过程.逐步迭代至目标函数的解.数值模拟和实证研究表明该算法具有较好的稳定性和较强的数值计算能力.