基于Gibbs抽样算法的面板数据回归方法
外文标题：Quantile Regression for Panel Data Based on Gibbs Sampling Algorithm
文献类型：期刊
作者：罗幼喜[1]
机构：[1]湖北工业大学理学院
[2]中国人民大学
[3]中国人民大学统计学院
年：2011
期刊名称：统计研究
卷：28
期：7
页码范围：98-103
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1002-4565
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tongjyj201107013.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1002-4565.2011.07.013
基金：国家自然科学基金; 教育部人文社会重点研究基地重大项目; 中国人民大学科学研究基金项目(重大基础研究计划)
关键词：面板数据;随机效应;分位回归;Gibbs抽样
摘要：文章讨论了含有随机效应的面板数据模型,利用非对称Laplace分布与分位回归之间的关系,文章建立了一种贝叶斯分层分位回归模型.通过对非对称Laplace分布的分解,文章给出了Gibbs抽样算法下模型参数的点估计及区间估计,模拟结果显示,在处理含随机效应的面板数据模型中,特别是在误差非正态的情况下,本文的方法优于传统的均值模型方法.文章最后利用新方法对我国各地区经济与就业面板数据进行了实证研究,得到了有利于宏观调控的有用信息.
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