發(fā)布時(shí)間：2023-05-14 03:36

　　本文將誘導(dǎo)光滑的思想引入到面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型中。在固定效應(yīng)模型中,同時(shí)構(gòu)造了回歸參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)和漸近置信區(qū)間估計(jì)。由于經(jīng)典估計(jì)方法的漸近方差中有未知參數(shù),很難獲得有效的置信區(qū)間估計(jì),所以本文引入了一種新的方法—誘導(dǎo)光滑估計(jì),給出了估計(jì)的算法。接著進(jìn)行蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)比較了新方法和最小二乘法、分位數(shù)回歸模型的估計(jì)(LAD估計(jì))法和分位數(shù)回歸的最短距離估計(jì)在有限樣本下的估計(jì)效率。最后通過(guò)兩個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析說(shuō)明誘導(dǎo)光滑方法在面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型的參數(shù)估計(jì)中具有一定的優(yōu)勢(shì)。本文工作分以下幾個(gè)方面:(1)針對(duì)面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型,構(gòu)造光滑函數(shù),得到面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型參數(shù)的點(diǎn)估計(jì),通過(guò)蒙特卡洛模擬驗(yàn)證了不同方法的估計(jì)效率。(2)在固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)分位回歸模型中,基于誘導(dǎo)光滑法構(gòu)造了最短距離估計(jì)(MDQR)的漸近置信區(qū)間,發(fā)現(xiàn)新方法置信區(qū)間長(zhǎng)度更短,預(yù)測(cè)結(jié)果精度更高。(3)實(shí)證分析,本文將誘導(dǎo)光滑估計(jì)方法應(yīng)用于實(shí)證分析,并且在實(shí)證分析中得到了有效的置信區(qū)間和參數(shù)估計(jì),說(shuō)明誘導(dǎo)光滑估計(jì)得到的置信區(qū)間長(zhǎng)度更短,效果更好。

【文章頁(yè)數(shù)】：48 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 目的和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 面板數(shù)據(jù)的模型及研究現(xiàn)狀
        1.2.2 分位數(shù)回歸模型及研究現(xiàn)狀
        1.2.3 面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型的研究現(xiàn)狀
        1.2.4 面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型的研究成果
    1.3 誘導(dǎo)光滑估計(jì)方法及研究現(xiàn)狀
    1.4 論文結(jié)構(gòu)安排及研究?jī)?nèi)容
    1.5 論文的創(chuàng)新之處
第2章 固定效應(yīng)分位數(shù)回歸的誘導(dǎo)光滑估計(jì)
    2.1 面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型
    2.2 誘導(dǎo)光滑估計(jì)及其算法
    2.3 蒙特卡洛模擬
    2.4 實(shí)證分析
第3章 分位數(shù)回歸的最短距離估計(jì)法及誘導(dǎo)光滑估計(jì)
    3.1 面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型和最短距離估計(jì)法
    3.2 誘導(dǎo)光滑估計(jì)及其算法
    3.3 蒙特卡洛模擬
    3.4 實(shí)證分析
第4章 結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
攻讀碩士學(xué)位期間研究成果



本文編號(hào)：3817107