Stata:面板分位数回归
原文链接:https://www.lianxh.cn/news/6ba0fa6f18710.html
- E. 直击面板数据模型,连玉君。
- D. 空间计量全局模型及Matlab实现, 范巧。
- C. 动态面板数据模型, 连玉君。
- B. 实证研究设计,连玉君。
- A. 文本分析与爬虫专题,司继春,游万海。
目录
- 1. 引言
- 2. 面板分位数回归模型
- 2.1 模型设定
- 2.2 固定效应模型估计
- 3. Stata 范例
- 参考资料
1. 引言
在前叙推文中,我们介绍了 Stata 的分位数回归应用,参见 「武翰涛 - 分位数回归简介」 和「胡雨霄 - 分位数回归及 Stata 实现」。分位数回归估计作为一种模型估计方法,能够较为准确描述解释变量 X 对于被解释变量 Y 的变化范围以及条件分布形状的影响。其中,分位数回归方程可以定义为:
其中, 表示被解释变量的第 个条件分位数, 表示解释变量在第 个分位数下的回归系数估计,其中 。若要得到 的参数估计,需要求解加权绝对残差和最小化问题,即:
随着面板数据的广泛使用,面板分位数回归也随之出现。结合分位数回归与面板数据,采用分位数回归的方法对面板数据变量的参数进行估计,不仅能够更好的控制个体的异质性,而且能够分析在特定的分位数处自变量对因变量的边际效应,所以采用面板分位数回归可以使各个变量参数结果更加显著,具有更高的实际意义。接下来我们将介绍面板分位数回归模型的两种形式,并主要展示固定效应面板分位数回归模型的估计。
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