本文選題：分位數(shù)回歸 + 方差估計(jì)　； 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2017年09期

【摘要】：與經(jīng)典OLS估計(jì)量相比,分位數(shù)回歸估計(jì)量具有更強(qiáng)的穩(wěn)健性。但由于后者方差估算的復(fù)雜性,實(shí)證研究時(shí)使用計(jì)量軟件自動(dòng)給出的方差估算結(jié)果的情形較多,忽略了其結(jié)果所需的條件。文章在討論分位數(shù)回歸方差估計(jì)量的大樣本性質(zhì)基礎(chǔ)上,重點(diǎn)分析使用軟件估算結(jié)果存在的問題,同時(shí)給出了避免這些問題的一些具體步驟。
[Abstract]:The quantile regression estimator is more robust than the classical OLS estimator. However, due to the complexity of the variance estimation of the latter, there are many cases in which the variance estimation results are automatically given by the econometric software in the empirical research, and the necessary conditions for the results are ignored. On the basis of discussing the property of large sample of quantile regression variance estimator, this paper mainly analyzes the problems existing in using software estimation results, and gives some concrete steps to avoid these problems.
【作者單位】： 中國人民大學(xué)信息學(xué)院;中國人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;國家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)教育培訓(xùn)中心;
【分類號(hào)】：O212.1

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本文編號(hào)：1969456