本文關(guān)鍵詞：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，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于計算機技術(shù)的日益成熟,分位數(shù)回歸在理論和方法上都得到了廣泛的應(yīng)用.Koenker[1]首次提出了分位數(shù)回歸,由于分位回歸的目標(biāo)函數(shù)是一個絕對偏差的加權(quán)和,因此估計的系數(shù)向量對異常值不敏感;同時當(dāng)誤差項是非正態(tài)時,分位數(shù)回歸估計可能比普通最小二乘估計更有效.因此分位數(shù)回歸作為均值回歸分析的穩(wěn)健替代,被廣泛地用于探索響應(yīng)變量與協(xié)變量之間的潛在關(guān)系.本文提出了帶懲罰的分位數(shù)回歸方法,用以實現(xiàn)面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)估計和變量選擇.并證明了面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型中參數(shù)的選擇相合性和漸近正態(tài)性.在理論證明中,把Koenker[33]定理一中?的個數(shù)由1推廣到q,并證明了參數(shù)?的漸近正態(tài)性.在變量選擇中,增加效應(yīng)罰函數(shù)的基礎(chǔ)上,增加自適應(yīng)LASSO罰函數(shù),進而達到變量選擇的目的.在模擬中,通過兩個例子,驗證了ALPQR(Adaptive LASSO Quantile Regression)和PQR(Penalized Quantile Regression)均比QR(Quantile Regression)的估計的更有效.同時,在變量選擇的過程中,用BIC選擇最優(yōu)調(diào)整參數(shù)后,ALPQR把所有的0參數(shù)都選擇出來了,而PQR和QR都不能做到.綜上,面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型,加上自適應(yīng)LASSO罰函數(shù),不僅能夠有效的估計參數(shù),同時實現(xiàn)了變量選擇.
【關(guān)鍵詞】：面板數(shù)據(jù) 分位數(shù)回歸 自適應(yīng)LASSO 變量選擇 漸近正態(tài)性
【學(xué)位授予單位】：武漢科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O212.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-12
• 1.1 研究背景與研究意義8-9
• 1.2 研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 本文結(jié)構(gòu)安排11-12
• 第2章 分位數(shù)回歸及變量選擇12-22
• 2.1 分位數(shù)的基本概念12-14
• 2.2 分位數(shù)回歸的基本思想14-15
• 2.3 分位數(shù)回歸模型的推廣15-17
• 2.4 分位數(shù)回歸模型的變量選擇17-22
• 2.4.1 懲罰線性分位數(shù)回歸17-18
• 2.4.2 SCAD與自適應(yīng)LASSO18-19
• 2.4.3 漸近性質(zhì)19-20
• 2.4.4 調(diào)整參數(shù)的選取20-22
• 第3章 面板數(shù)據(jù)一般模型及參數(shù)估計22-31
• 3.1 面板數(shù)據(jù)22
• 3.2 面板數(shù)據(jù)模型22-23
• 3.3 面板數(shù)據(jù)的分類23-25
• 3.4 面板數(shù)據(jù)模型的估計方法25-31
• 第4章 面板數(shù)據(jù)分位數(shù)模型的參數(shù)估計與變量選擇31-46
• 4.1 模型與估計方法31-32
• 4.1.1 經(jīng)典高斯隨機效應(yīng)模型31
• 4.1.2 加權(quán)分位數(shù)面板數(shù)據(jù)模型31-32
• 4.2 漸近性質(zhì)32-37
• 4.3 變量選擇37-41
• 4.4 隨機模擬41-46
• 第5章 結(jié)論與展望46-47
• 5.1 本文主要結(jié)論46
• 5.2 本文不足與展望46-47
• 致謝47-48
• 參考文獻48-51
• 附錄1攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文51-52
• 附錄2攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目52

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