【摘要】：對于隨機效應面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸研究的難點在于如何處理截面內(nèi)存在的相關性,文章借助分位數(shù)回歸與ALD分布之間的關系,提出了帶有Copula相關結(jié)構(gòu)的分位數(shù)回歸的極大似然估計法,其中Copula函數(shù)可用來表示短面板中的截面內(nèi)相關性。通過數(shù)值優(yōu)化算法迭代求解目標函數(shù)可得參數(shù)估計值,蒙特卡洛模擬結(jié)果顯示該方法的均方誤差更小,因此更為精確可靠。
[Abstract]:The difficulty in the study of quantile regression of random effect panel data lies in how to deal with the correlation in the cross section. in this paper, the relationship between quantile regression and ALD distribution is used. A maximum likelihood estimation method for quantile regression with Copula correlation structure is proposed, in which Copula function can be used to represent the intra-section correlation in short panels. The parameter estimates can be obtained by solving the objective function iteratively by the numerical optimization algorithm. The Monte Carlo simulation results show that the mean square error of the method is smaller, so it is more accurate and reliable.
【作者單位】： 山東大學經(jīng)濟學院;山東警察學院;
【基金】：山東省自然科學基金資助項目(ZR2014AM014)
【分類號】：O212

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本文編號：2473784