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,同時構(gòu)造了回歸參數(shù)的點估計和漸近置信區(qū)間估計。由于經(jīng)典估計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,所以本文引入了一種新的方法—誘導(dǎo)光滑估計,給出了估計的算法。接著進行蒙特卡洛實驗比較了新方法和最小二乘法、分位數(shù)回歸模型的估計(LAD估計)法和分位數(shù)回歸的最短距離估計在有限樣本下的估計效率。最后通過兩個真實數(shù)據(jù)的實證分析說明誘導(dǎo)光滑方法在面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型的參數(shù)估計中具有一定的優(yōu)勢。本文工作分以下幾個方面:(1)針對面板數(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)的點估計,通過蒙特卡洛模擬驗證了不同方法的估計效率。(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(MDQR)的漸近置信區(qū)間,發(fā)現(xiàn)新方法置信區(qū)間長度更短,預(yù)測結(jié)果精度更高。(3)實證分析,本文將誘導(dǎo)光滑估計方法應(yīng)用于實證分析,并且在實證分析中得到了有效的置信區(qū)間和參數(shù)估計,說明誘導(dǎo)光滑估計得到的置信區(qū)間長度更短,效果更好。

【文章頁數(shù)】：48 頁

【學(xué)位級別】：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)光滑估計方法及研究現(xiàn)狀
    1.4 論文結(jié)構(gòu)安排及研究內(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
    2.1 面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型
    2.2 誘導(dǎo)光滑估計及其算法
    2.3 蒙特卡洛模擬
    2.4 實證分析
第3章 分位數(shù)回歸的最短距離估計法及誘導(dǎo)光滑估計
    3.1 面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型和最短距離估計法
    3.2 誘導(dǎo)光滑估計及其算法
    3.3 蒙特卡洛模擬
    3.4 實證分析
第4章 結(jié)論
致謝
參考文獻
作者簡介
攻讀碩士學(xué)位期間研究成果



本文編號：3817107