面板數(shù)據(jù)條件分位數(shù)回歸模型由于兼具面板數(shù)據(jù)模型和條件分位數(shù)回歸方法的優(yōu)勢(shì),能夠在控制個(gè)體異質(zhì)性的基礎(chǔ)上,在不同分位點(diǎn)上全面刻畫解釋變量對(duì)被解釋變量條件分布的影響,因此在計(jì)量建模研究中應(yīng)用十分普遍。但是,若想直接得到自變量對(duì)響應(yīng)變量的一般邊際影響,而不依賴于其他協(xié)變量,則需要借助無(wú)條件分位數(shù)回歸技術(shù)。目前無(wú)條件分位數(shù)回歸技術(shù)主要包括基于再中心化影響函數(shù)的無(wú)條件分位數(shù)回歸理論和一般無(wú)條件分位數(shù)回歸理論�；诖�,本文致力于構(gòu)建面板數(shù)據(jù)無(wú)條件分位數(shù)回歸模型,從而為分位數(shù)回歸方法提供一種新思路。針對(duì)面板數(shù)據(jù)的再中心化影響函數(shù)回歸模型,依次構(gòu)建了基于一階差分和固定效應(yīng)變換法的無(wú)條件分位數(shù)回歸以及含虛擬變量的無(wú)條件分位數(shù)回歸和懲罰無(wú)條件分位數(shù)回歸,給出參數(shù)具體的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)辦法。計(jì)算機(jī)模擬仿真結(jié)果顯示,只有不存在其它協(xié)變量的影響下,條件分位數(shù)和無(wú)條件分位數(shù)回歸方法的估計(jì)結(jié)果才會(huì)保持一致,而當(dāng)其它協(xié)變量的影響存在時(shí),條件分位數(shù)回歸會(huì)基于所有其它協(xié)變量做出估計(jì),而無(wú)條件分位數(shù)回歸可直接得到特定分位點(diǎn)下某個(gè)協(xié)變量對(duì)響應(yīng)變量的一般邊際影響。其次,四種針對(duì)面板數(shù)據(jù)提出的無(wú)條件分位數(shù)回歸方法都能得到準(zhǔn)確有效的估計(jì)結(jié)果,其中懲罰無(wú)條件分位數(shù)回歸的估計(jì)效果最優(yōu)。最后對(duì)我國(guó)城鎮(zhèn)居民分項(xiàng)收入對(duì)消費(fèi)支出的影響進(jìn)行了研究分析,發(fā)現(xiàn)工資性收入的增加對(duì)消費(fèi)的促進(jìn)效應(yīng)最強(qiáng),并且其對(duì)中低消費(fèi)人群的刺激作用更大。針對(duì)面板數(shù)據(jù)一般無(wú)條件分位數(shù)回歸模型,基于兩個(gè)矩條件,構(gòu)建一般無(wú)條件分位數(shù)回歸方法,借助廣義矩估計(jì)得到參數(shù)的估計(jì)值并給出置信區(qū)間的估計(jì)辦法。計(jì)算機(jī)模擬仿真結(jié)果顯示,在不同誤差分布、數(shù)據(jù)量和分位點(diǎn)下,一般無(wú)條件分位數(shù)回歸方法的估計(jì)效果都最優(yōu),但在實(shí)際操作中估計(jì)過(guò)程稍顯復(fù)雜,需要根據(jù)估計(jì)參數(shù)的數(shù)量設(shè)計(jì)相應(yīng)的優(yōu)化算法。最后對(duì)我國(guó)城鎮(zhèn)居民總體的收入消費(fèi)情況進(jìn)行了研究分析,發(fā)現(xiàn)中低消費(fèi)人群收入水平的提高在一定程度上會(huì)刺激消費(fèi),而高消費(fèi)人群收入水平的進(jìn)一步增加,并不會(huì)對(duì)其消費(fèi)產(chǎn)生更為明顯的促進(jìn)作用。
【學(xué)位單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：F126;F224
【部分圖文】：

湖北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文71.3研究思路及研究?jī)?nèi)容1.3.1研究思路無(wú)條件分位數(shù)回歸方法不僅是對(duì)傳統(tǒng)條件分位數(shù)回歸方法的一種補(bǔ)充，更是為人們所感興趣的問(wèn)題提供一種新的工具，具有重大的研究意義。因此本文致力將無(wú)條件分位數(shù)回歸方法引入到面板數(shù)據(jù)模型中，基于FFL和Powell的研究工作，詳細(xì)介紹兩種無(wú)條件分位數(shù)回歸方法，并針對(duì)含有固定效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建兩種框架下的無(wú)條件分位數(shù)回歸模型，給出具體參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)與置信區(qū)間的估計(jì)方法，并且采用蒙特卡羅模擬對(duì)傳統(tǒng)條件分位數(shù)回歸和兩種無(wú)條件分位數(shù)回歸方法進(jìn)行詳細(xì)的比較研究，最后用將模型應(yīng)用于實(shí)證分析，以此來(lái)證明新方法的實(shí)用性。本文技術(shù)路線圖如圖1.1所示。圖1.1技術(shù)路線圖1.3.2研究?jī)?nèi)容根據(jù)本文的研究思路及方法，將本文大致分為四個(gè)部分，具體內(nèi)容如下：第一部分為緒論部分。主要描述無(wú)條件分位數(shù)回歸技術(shù)的研究背景和研究意義，詳細(xì)展示和論述了國(guó)內(nèi)外相關(guān)的研究現(xiàn)狀，并介紹了本文的研究思路、研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新之處。

000次模擬結(jié)果展示圖

湖北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文23圖2.2原始數(shù)據(jù)變量間關(guān)系展示圖注：***，**，*分別表示在0.001，0.01，0.05水平下顯著。觀察圖2.2，消費(fèi)性支出、工資性收入、經(jīng)營(yíng)凈收入和轉(zhuǎn)移凈收入這幾個(gè)變量數(shù)據(jù)在中低水平下分布較多，而財(cái)產(chǎn)凈收入在低水平下數(shù)據(jù)分布較多，反映在現(xiàn)實(shí)生活中，中低收入和消費(fèi)者占絕大多數(shù)，而高收入高消費(fèi)的人群占比較少，導(dǎo)致各變量數(shù)據(jù)均呈現(xiàn)出不同程度的偏態(tài)分布。其次，各變量間存在較為顯著的相關(guān)關(guān)系，消費(fèi)性支出分別與工資性收入和財(cái)產(chǎn)凈收入之間的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.8以上，消費(fèi)性支出和轉(zhuǎn)移凈收入之間的相關(guān)系數(shù)也在0.6左右，說(shuō)明不同來(lái)源的收入與消費(fèi)支出間存在較高的相關(guān)性。另外，四種不同來(lái)源的收入變量間的相關(guān)性也十分顯著，特別是工資性收入和財(cái)產(chǎn)凈收入間的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.7，顯示解釋變量間存在明顯的多重共線性。從散點(diǎn)圖可以看出，除經(jīng)營(yíng)凈收入之外，消費(fèi)性支出與其它三種不同來(lái)源收入變量間存在較為明顯的線性關(guān)系。因此，結(jié)合數(shù)據(jù)的分布特征和前人的研究成果，為了研究不同來(lái)源收入對(duì)消費(fèi)的影響，本節(jié)借用固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型來(lái)構(gòu)建我國(guó)城鎮(zhèn)居民分項(xiàng)收入消費(fèi)函數(shù)為：iti1it2it3it4ititconsalmanprotra其中，i表示不同地區(qū)，t表示年份，con表示消費(fèi)性支出，sal表示工資性收入，man表示經(jīng)營(yíng)凈收入，pro表示財(cái)產(chǎn)凈收入，tra表示轉(zhuǎn)移凈收入，為個(gè)體固定
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