无条件分位数回归：文献综述与应用实例

条件分位数回归(conditional quantile regression,CQR)方法已成为经济学实证研究的常用方法之一。由于CQR结果的经济学阐释基于过多甚至是不必要的控制变量,这与人们所关心的问题有可能并不一致。例如,在劳动经济学对教育回报的研究中,无论个体的年龄,性别与家庭特征如何,教育程度对于个人收入的异质性影响是人们关注的重点,即人们想了解收入关于教育程度的无条件分位数估计。本文旨在介绍近年来发展起来的无条件分位数回归(unconditional quantile regression,UQR)技术并梳理相关文献。特别地,本文介绍三种重要的无条件分位数回归模型：Firpo, Fortin和Lemieux(2009)提出的的再中心化影响函数(recentered influence function, RIF) 回归,Frolich和Melly(2010)提出的无条件分位数处理效应模型与Powell(2010)提出的一般无条件分位数回归。另外,论文还运用一个研究居民收入分配格局变化对其医疗支出影响的实例详细说明了新方法的应用。     

基于分位数分解的城乡收入差距研究

文章基于中国家庭金融调查(CHFS)的调查数据,分别利用分位数回归和分布函数分解的方法,检验了城乡居民收入水平的主要影响因素,分解比较城乡收入差距中城乡居民禀赋特征构成差异和个体特征回报率差异的相对贡献.根据实证结果可以看到,受教育程度、职业性质等对城乡居民收入有显著影响,禀赋特征构成差异和个体特征回报率差异都扩大了城乡居民收入,其中城乡居民禀赋特征构成差异的影响更大.     

房价影响因素分析:分位数回归方法

文章利用分位数回归方法研究了各种房屋属性对于其售价的影响,结果表明不同属性对于房屋售价的影响随着所考察的分位数不同而变化.得到不同属性对于房屋销售价格影响更全面的描述.     

同一过程下不同计量模型的比较

文章简单介绍了VaR的含义和计算方法,并且将分住教回归和GARCH模型分别应用于VaR的计算,进行上证综指的实证研究,得到了分住数回归这种没有事先假定分布的半参数估计方法更具有准确性、VaR可以更贴切地反应金融市场的风险水平的结论.     

阿基米德Copula分位数回归曲线推导与模拟

文章把分位数回归理论和相关结构函数Copula结合起来,介绍了分位数回归和相关结构函数Copula,给出了阿基米德Copula和Copula分位数回归曲线的定义,推导出了阿基米德Copu-la分位数回归曲线。最后,通过模拟研究表明Copula分位数回归估计方法的精确性。     

分位数回归与上证综指VaR研究

把极端分位数所具有的行为特征应用到VaR的研究中，建立上海股市收益率的条件分位数回归模型，描述其在极端分位数下的变化趋势。同时选取适当的尾部模型，并在此基础之上应用外推法预测非常极端分位数下的条件VaR，并与直接由分位数回归模型预测的结果进行比较。结果表明：两种方法得到的结果变化趋势都是一致的，由外推法预测的结果相对小一些。     

固定效应部分线性单指数面板模型的惩罚分位数回归

分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性.当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数面板分位数回归模型,结合B-样条函数、SCAD惩罚函数和迭代加权最小二乘法,构建了模型的估计方法,证明了估计方法的一致性和渐近正态性,同时利用Monte Carlo模拟评价了所述方法在有限样本下的表现.最后,将估计方法应用于分析碳排放的影响因素.     

面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法及其应用研究

本文首次将Elastic Net这种用于高度相关变量的惩罚方法用于面板数据的贝叶斯分位数回归,并基于非对称Laplace先验分布推导所有参数的后验分布,进而构建Gibbs抽样。为了验证模型的有效性,本文将面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法(BQR. EN)与面板数据的贝叶斯分位数回归方法(BQR)、面板数据的贝叶斯Lasso分位数回归方法(BLQR)、面板数据的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法(BALQR)进行了多种情形下的全方位比较,结果表明BQR. EN方法适用于具有高度相关性、数据维度很高和尖峰厚尾分布特征的数据。进一步地,本文就BQR. EN方法在不同扰动项假设、不同样本量的情形展开模拟比较,验证了新方法的稳健性和小样本特性。最后,本文选取互联网金融类上市公司经济增加值(EVA)作为实证研究对象,检验新方法在实际问题中的参数估计与变量选择能力,实证结果符合预期。     

异方差条件下两种回归方法的比较

最小二乘回归作为一种优良的统计方法应用非常广泛,但是在使用时要求满足同方差等假设条件.文章归纳总结了最小二乘回归和分位数回归的理论特点及异方差产生的原因,论证了异方差对最小二乘回归造成的负面影响,并通过模拟研究和实例研究比较了两种回归方法的功能.结果显示,在异方差情况下,分位数回归可以在因变量条件分布的不同水平上刻画回归关系,分离出回归系数的变异,其结果较最小二乘回归更加全面和细致.     

城镇家庭收入差异演变及其原因解析——基于北京市城镇住户调查数据

基于北京市城镇住户调查数据,采用分位数回归与分解技术,结合核密度估计方法,定量考察了性别、年龄、受教育年限、工作经验等因素对城镇家庭收入差异及其演变的贡献。研究表明：不同收入群体并没有均等地分享经济社会发展的成果;城镇家庭收入差异是＂回报效应＂和＂变量效应＂共同作用的结果,不同历史时期两种效应的重要性有所不同;教育机会不均等是导致城镇家庭收入差异的关键因素;就业性质的差异助长了城镇家庭收入差距;不同收入群体间自身素质的差异是影响城镇家庭收入差异的重要因素;工作年限、工作经验、年龄、性别及家庭规模等因素影响力不容忽视。     

中国系统性金融风险对宏观经济的影响研究

基于2007年1月至2017年12月月度数据,本文首先选取金融机构极值风险、金融体系间的传染效应、金融市场的波动性和不稳定性、流动性和信用风险4个层面的14个代表性指标测度了系统性金融风险;然后运用分位数回归度量了单个系统性风险指标对宏观经济的影响;最后运用偏最小二乘分位数回归法构建一个系统性金融风险综合指标进一步实证分析系统性金融风险对宏观经济的影响。研究结果表明：①单个系统性金融风险指数中机构极值风险类别下的指标对宏观经济的影响最大,其中金融体系巨灾风险指数影响效果最显著;②运用偏最小二乘分位数回归构造的系统性金融风险综合指标较之单个系统性金融风险指标,能够更稳健地反映系统性金融风险对宏观经济的影响状况;③从测度效果来看,单个系统性风险指标和系统性金融风险综合指标在下尾分布（0.2分位数）的结果明显优于中间分布（0.5分位数）和上尾分布（0.8分位数）。     

基于分位数回归的FDI城市分布影响因素研究

中国的外商直接投资(FDI)主要集中在部分城市,其在城市间的分布呈现出均值左偏的特征。针对FDI在城市间分布不具备正态性且存在较多离群点的问题,运用一般分位数回归方法分析1994-2012年影响FDI在中国287个城市分布的影响因素。研究表明,劳动力成本、市场规模和潜力、制度质量、人力资本、基础设施和当地竞争环境都是影响FDI城市分布的重要因素。同时,各因素对FDI影响程度随FDI城市分位的变化而变化。市场规模与潜力、政府效率、人力资本对FDI的影响随分位点增高有明显下降趋势,而基础设施对FDI的促进作用随分位点增高而上升。     

短面板随机效应模型的分位数回归方法及模拟

对于随机效应面板数据的分位数回归研究的难点在于如何处理截面内存在的相关性,文章借助分位数回归与ALD分布之间的关系,提出了带有Copula相关结构的分位数回归的极大似然估计法,其中Copula函数可用来表示短面板中的截面内相关性.通过数值优化算法迭代求解目标函数可得参数估计值,蒙特卡洛模拟结果显示该方法的均方误差更小,因此更为精确可靠.     

中国旅游经济高质量发展时空特征及影响因素研究

文章运用核密度估计、空间自相关、分位数回归等方法对2009—2018年我国30个省份旅游经济高质量发展的空间分异特征及影响因素进行实证分析。研究表明：研究期内,我国旅游经济高质量发展不平衡且有待提升,区域差异较为明显;我国旅游经济高质量发展主要呈同类集聚态势,且该趋势不断加强。区位优势对旅游经济高质量发展的正向影响逐渐加强,创新环境、市场化程度、经济发展水平对旅游经济发达地区拉动作用较为明显。开放程度更能有力拉动旅游经济发展水平较低的地区。     

分位数回归的理论再说明及实例分析

文章从次序统计量的角度给出了分位数回归方法合理性的说明,给出R软件的实现过程并通过实例给出了分位数回归结果的解释。     

智力资本对企业绩效贡献的实证研究——基于分位数回归的两行业对比分析

本文以2005—2007年度我国的信息技术业和纺织服装业上市公司为对象，运用分位数回归分析了智力资本与企业绩效之间的相关性，并作了横向比较。实证结果表明，在两行业中的物质资本和人力资本与企业绩效间有不同程度的正效应，结构资本对纺织服装业的绩效具有正效应，只有业绩最好的信息技术业公司中结构资本才对企业绩效有显著正效应。     

中国股市IPO抑价与上市公司内在价值关系——基于分位数回归的实证研究

本文使用基于分位数回归的技术,对中国股市IPO抑价与上市公司内在价值关系进行了实证研究。研究结果表明,对于公司价值,未来的盈利能力才是投资者所关心的,它是公司内在价值的核心;IPO抑价程度适中的水平,反映公司内在价值的几个方面大都对IPO抑价水平有显著影响,且这种影响有助于降低其抑价水平;在IPO抑价较低的分位点或者IPO抑价很高的分位点,其抑价现象与公司内在价值无关,市场上存在一定投机行为。     

我国碳排放收敛性:基于面板数据的分位数回归

文章介绍了分位数回归方法以及碳排放量出现收敛的相关原因。通过研究全国28个省碳排放的变异系数,对碳排放做σ收敛分析;然后运用分位数回归对各省的面板数据做绝对β收敛分析。进一步,引入控制变量,建立条件β收敛模型,进行分位数的相对收敛性研究。结果表明,各省区普遍存在绝对收敛和条件收敛,但不存在俱乐部收敛;从长远看,省际间人均碳排放量的差距将会自动消除,碳排放量终将成为一个通用的标准化指标。     

不同先验下分位数回归的贝叶斯估计:实现与比较

分位数回归是现代计量经济学研究的前沿之一,与频率学派方法相比采用贝叶斯分析方法对其进行估计具有一定的优势。基于泊松分布实现了在R中调用STAN对分位数回归进行贝叶斯估计,将尺度参数进行参数化,并比较参数化与否对模型估计系数统计性质的影响;在此基础上通过模拟实验研究参数先验分布的设定对参数估计量统计性质的影响,结果表明:参数化后得到的估计量统计性质更好;适当的先验分布可以提高Hamiltonian Monte Carlo抽样估计量的统计性质。     

分位数回归曲线相交问题的修正

在实际应用中,对于有限的样本,分位数回归存在一个普遍的问题,即不同分位数回归曲线会出现相交的现象.这一现象违背了基本的概率理论:分位数函数的单调不减性.文章基于中分布函数样本分位数的定义的启发,对分位数回归曲线相交问题提出一种修正方法:利用两条不同回归曲线的加权组合对所需要修正的回归曲线进行修正,并通过一个实例表明所提出的修正方法是简单有效的.