基于双惩罚分位回归的面板数据模型理论与实证研究
外文标题：Theoretical and empirical study on panel data models based on double penalized quantile regression
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]湖北工业大学产品质量工程研究院
[3]华中师范大学数学与统计学学院
[4]中国人民大学统计学院
年：2016
期刊名称：武汉科技大学学报（自然科学版）
卷：39
期：6
页码范围：462-467
增刊：正刊
收录情况：中国科技核心期刊
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1674-3644
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_whkjdxxb201606012.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1674-3644.2016.06.012
基金：国家自然科学基金资助项目; 教育部人文社会科学研究青年基金资助项目; 湖北工业大学博士科研启动基金资助项目
关键词：面板数据;分位回归;贝叶斯分析;固定效应;随机效应;变量选择;Laplace先验
摘要：固定效应和随机效应同时选择是面板数据模型研究中的重要问题之一。本文通过分别对固定效应和随机效应引入条件 Laplace 先验，提出了一种新的贝叶斯双惩罚分位回归法。该方法不仅能对模型中重要解释变量进行自动选择，而且充分考虑到个体随机波动对解释变量系数估计带来的偏差。通过对方差分量的惩罚压缩，减少了模型中未知参数的个数，提高了模型自由度。Monte Carlo 模拟及实证分析显示，所提出的方法不仅能准确估计出固定效应系数，而且能精确地捕捉到个体随机效应的波动。
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