本文選題：復合分位數(shù)回歸 + 分位數(shù)回歸　； 參考：《重慶工商大學》2017年碩士論文

【摘要】：面板數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析越來越引起人們的關(guān)注,其主要原因是該類數(shù)據(jù)融合了截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)的特點和優(yōu)點,涵蓋了研究對象豐富的信息。在進行模型的參數(shù)估計時,傳統(tǒng)的最小二乘估計方法(LS)對于正態(tài)分布的數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好,但在實際問題中,數(shù)據(jù)往往不滿足正態(tài)分布的要求。當模型誤差不服從正態(tài)分布或存在異常點時,經(jīng)典的均值回歸將會失效。本文引入了復合分位數(shù)回歸方法(CQR),用以實現(xiàn)個體固定效應(yīng)面板模型的參數(shù)估計,它綜合了多個分位數(shù)處的分位數(shù)回歸得出回歸系數(shù)更有效的估計。該方法既保留了分位數(shù)回歸的穩(wěn)健性,又通過復合的方式提高了估計的效率。本文針對個體固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型,提出了回歸參數(shù)的復合分位數(shù)回歸估計。首先引入一個特定的冪等矩陣,消除個體效應(yīng)項,避免了參數(shù)禍根問題,將面板數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)化成線性模型;然后采用復合分位數(shù)回歸方法構(gòu)造回歸系數(shù)的目標函數(shù)。在一些正則條件下,證明了所得估計的漸近正態(tài)性。為了討論CQR估計量的有效性,結(jié)合LS估計和中位數(shù)回歸QR_(0.5)估計,對誤差項分別服從標準正態(tài)分布、T分布和柯西分布的面板數(shù)據(jù)模型進行了Monte Carlo模擬研究。模擬結(jié)果表明CQR的估計精度最優(yōu),特別是模型誤差服從非正態(tài)分布的情形。最后將所提出的估計方法應(yīng)用于探究我國行業(yè)工資差異的影響因素,根據(jù)我國各行業(yè)2005-2014年的年平均工資及相關(guān)因素的數(shù)據(jù)進行建模分析,進一步驗證了CQR估計在實際案例中的有效性,研究結(jié)果顯示人力資本水平、行業(yè)壟斷程度和勞動生產(chǎn)率是影響行業(yè)間工資差異的主要因素。
[Abstract]:The statistical analysis of panel data has attracted more and more attention. The main reason is that this kind of data combines the characteristics and advantages of cross-section data and time series data, and covers the rich information of the research object. In the parameter estimation of the model, the traditional least square estimation method (LSs) has good performance on the normal distribution data, but in the practical problems, the data often do not meet the requirements of the normal distribution. When the model error is not satisfied from normal distribution or the existence of abnormal points, the classical mean regression will fail. In this paper, a compound quantile regression method is introduced to estimate the parameters of the individual fixed effect panel model. It synthesizes the quantile regression at multiple quantiles to obtain a more effective estimate of the regression coefficient. This method not only preserves the robustness of quantile regression, but also improves the efficiency of estimation by compound method. In this paper, the compound quantile regression estimation of regression parameters is proposed for individual fixed effect panel data model. Firstly, a specific idempotent matrix is introduced to eliminate the individual effect term, and the problem of parameter curse is avoided, and the panel data model is transformed into a linear model, and then the objective function of the regression coefficient is constructed by using the compound quantile regression method. Under some regular conditions, the asymptotic normality of the obtained estimates is proved. In order to discuss the validity of CQR estimator, the panel data model with standard normal distribution T distribution and Cauchy distribution is studied by using LS estimation and median regression QRK 0.5) estimation. The simulation results show that the estimation accuracy of CQR is optimal, especially in the case of model error from non-normal distribution. Finally, the proposed estimation method is applied to explore the factors affecting the wage gap in China's industries, and modeling and analysis are made according to the data of the average annual wages and related factors of each industry in China from 2005 to 2014. The results show that the level of human capital, the degree of industry monopoly and labor productivity are the main factors that affect the wage difference between industries.
【學位授予單位】：重慶工商大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F224;F249.24

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李軍;肖紫薇;;人力資本水平對行業(yè)收入水平的影響研究[J];晉陽學刊;2016年04期

2 方福前;武文琪;;中國國有與非國有部門職業(yè)間工資差異及影響因素的實證研究[J];中國工業(yè)經(jīng)濟;2015年09期

3 劉曉倩;周勇;;加權(quán)復合分位數(shù)回歸方法在動態(tài)VaR風險度量中的應(yīng)用[J];中國管理科學;2015年06期

4 王江峰;田曉敏;張慧增;溫利民;;左截斷數(shù)據(jù)下非參數(shù)回歸模型的復合分位數(shù)回歸估計[J];高校應(yīng)用數(shù)學學報A輯;2015年01期

5 呂亞召;張日權(quán);趙為華;劉吉彩;;部分線性單指標模型的復合分位數(shù)回歸及變量選擇[J];中國科學:數(shù)學;2014年12期

6 劉揚;梁峰;;我國行業(yè)收入差距及其影響因素[J];數(shù)理統(tǒng)計與管理;2014年04期

7 喬艦;李再興;;分位數(shù)回歸的理論再說明及實例分析[J];統(tǒng)計與決策;2012年19期

8 姜勵卿;錢文榮;;公共部門與非公共部門工資差異的分位數(shù)回歸分析[J];統(tǒng)計研究;2012年01期

9 張濤;;工資收入差異的解釋:基于分位數(shù)回歸的經(jīng)驗研究[J];統(tǒng)計與信息論壇;2011年11期

10 李群峰;;基于分位數(shù)回歸的面板數(shù)據(jù)模型估計方法[J];統(tǒng)計與決策;2011年17期

相關(guān)博士學位論文 前2條

1 呂亞召;含指標項半?yún)?shù)回歸模型的分位數(shù)回歸與變量選擇[D];華東師范大學;2013年

2 于剛;面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)估計問題研究[D];東北師范大學;2011年

相關(guān)碩士學位論文 前8條

1 李緩;面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型的參數(shù)估計與變量選擇[D];武漢科技大學;2015年

2 范靜麗;我國行業(yè)工資收入差距影響因素的實證研究[D];天津財經(jīng)大學;2015年

3 王琪鋒;復合分位數(shù)回歸在線性時間序列下的應(yīng)用[D];大連理工大學;2015年

4 謝祺;基于分位數(shù)回歸的面板向量自回歸模型[D];浙江工商大學;2012年

5 周帥偉;基于MCMC抽樣算法的貝葉斯金融面板數(shù)據(jù)模型研究[D];湖南大學;2011年

6 張彥書;面板數(shù)據(jù)的非參數(shù)估計及應(yīng)用[D];華中科技大學;2010年

7 俞莎莎;我國國有壟斷程度對行業(yè)工資差異的影響研究[D];華中科技大學;2007年

8 武大勇;計量經(jīng)濟學中的面板數(shù)據(jù)模型分析[D];華中科技大學;2006年

，

本文編號：1805370