面板数据的分位回归方法及其模拟研究
面板数据的分位回归方法及其模拟研究三
面板数据的分位回归方法及其模拟研究（三）罗幼喜田茂再2012-10-15 10:50:32 来源：《统计研究》(京)2010年10期第81～87页四、真实数据分析我们以2004-2008年我国各地区城镇居民人均可支配收入x（元）和消费支出y（元）的面板数据为例，利用上述提出的分位回归方法对近5年来我国城镇居民收入消费模式进行建模分析，探讨居民人均可支配收入x对其消费支出y的影响，数据来源于《中国统计年鉴(2005-2009)》。
通过对总体数据作散点图容易看到y与x之间有比较明显的线性关系，所以可以考虑采用线性模型来刻画。
而通过横向散点图可以看到各地区y与x的斜率变化不大，但截距却有明显的不同，即各地区平均边际消费倾向差异不大，但自发消费存在着明显差异；从纵向散点图可以看到各年度y与x的关系基本相同，无论是斜率还是截距都没有发生太大变化，所以可以认为不存在时期效应。
首先考虑直接利用混合数据建立简单线性模型：LS估计的结果如表6。
表6LS估计值及显著性检验虽然从表6的结果来看，模型和参数都通过了显著性检验，可决系数也比较高，但残差分析图显示方差并不相等，而且残差值波动比较大，拟合效果并不好，这有可能是由于LS估计没有照顾到各地区可能存在的个体差异而引起的。
另外91号数据（广东省2008年）、92号数据（广东省2007年）和129号数据（西藏2005年）残差表现异常，这也使得上述β的LS估计在这些异常点的强影响下可能错估了平均边际消费水平。
考虑带个体固定效应的模型：从第三节的蒙特卡洛模拟结果来看，当模型判断正确时，FE估计是能够极大地改进LS估计的，对参数β的估计也具有较高的精度和稳定性，所以我们首先用FE估计法对参数进行估计，结果如下：表7FE估计值及显著性检验从表7结果来看，F值显著增加，模型的拟合优度也提高了很多（当然这也有部分原因是由于我们加入了新的解释变量而引起的）β的估计值也高度显著，残差分析图显示残差方差异常的情况消失了，而且残差呈现正态分布。
面板数据分位数回归模型求解及应用研究
Ｑｕａｎｔｉｌｅ
Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｆｏｒ Ｐａｎｅｌ Ｄａｔａ……．．．．…．．．．．……．．……………．．．．……．………．．．…．．３０
Ｑｕａｎｔｉｌｅ
３．１．１ ３．１．２
Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ………………………………………………………………………………………一３０
Ｑｕａｎｔｉｌｅｓ ａｎｄ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ…………………………………………………………………．３０ Ｑｕｎｔｉｌｅ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ………．…………．…………．……………………………………３３
５．３．１数据说明积模型设定…………………………………………………………。７４ ５．３．２面板数据模型检验……………………………………………………………．７５ ５．３．３实证分析………………………………………………………………………．７６ ５．４本章小结………………一……………………………………………………………。８３ 第６章面板数据非线性Ｃｏｐｕ Ｉ ａ分位数回归模型……………………………………………．８４
４．４本章小结………………………………………………………………．．．……………．．５９
第５章随机效应面板数据分位回归模型的极大似然法………………………………………６ｌ
５．１基于Ｇｏｐｕ ｌ ａ的随机效应蘧板数据分位回归模型……………………………………６ｌ
５．１．１ Ｃｏｐｕ ｌ
ａ函数及选择……………………………………………………………６１
３．２．２ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ．．，，．．．．．．．．．．．，．．．．．．．．．．．．．．．…．．．…．，．．．．．…．．．，，，．．…．．．．．．．．．…．．．．．…．，…．３８ ３．２．３ Ｃｈａｐｔｅｒ ４
面板分位数回归模型
面板分位数回归模型面板分位数回归模型是一种用于分析什么因素会影响某个特定变量的统计模型。
它主要应用于面板数据分析中，旨在解释某个因变量在所研究个体之间的差异，以及这种差异如何随着独立变量的变化而改变。
本文将详细介绍面板分位数回归模型的相关概念、假设、解释和应用，帮助读者了解并运用这一模型。
什么是面板数据？面板数据（panel data）顾名思义，就是由多个时间点和多个个体组成的数据。
每个时间点，我们会针对同一组个体（如公司、城市、家庭等）观测它们的某些属性（如收入、投资、人口等）。
这就像一组交叉的时间序列数据，以时间为独立变量、以不同个体为分组变量。
面板数据有很多优点，比如可以避免交叉截面数据的选择偏差，同时可以对个体和时间进行深入分析，从多个角度突出数据中的趋势和变化。
什么是分位数回归？分位数回归是针对因变量分布的不对称性问题，采用分位数的思想进行统计分析的方法。
它在传统回归的基础上，拓展了解释变量和因变量之间的关系，不仅关注均值，还能反映其它分位数点的差异。
这点对于非线性关系、异方差的回归模型而言，具有更广泛的适用性。
例如：如果我们用年收入来预测房价，直接拟合一个经典的线性回归模型可能效果并不好，因为一部分收入较低的人很难买得起较贵的房子，也存在一些高收入者低房价的情况。
如果我们使用分位数回归模型，我们可以更好地理解收入与房价之间的关系，因为我们能够在不同收入分位数下，看到收入与房价之间的具体关系。
面板分位数回归模型（Panel Quantile Regression, PQR）结合了面板数据和分位数回归两者的优点。
它是一种同时考虑时间和空间对一组个体差异进行分析的方法。
通过对每个个体在不同分位数下的条件分布函数建立模型，可以刻画出因变量随着独立变量的不同取值范围的变化规律。
像传统的面板数据模型一样，PQR模型也需要考虑固定效应和随机效应。
固定效应意味着个体之间差异和时间的差异是不同的，这些固定属性与模型中的控制变量一起被引入回归模型中。
面板数据回归分析
引言概述：正文内容：一、理论基础1.面板数据的概念和特点2.面板数据模型的基本假设3.面板数据回归分析的理论基础和背景4.面板数据回归模型的常见形式5.面板数据回归模型的参数估计方法二、面板数据的处理与描述统计1.面板数据的基本处理方法2.面板数据的描述统计分析3.面板数据的基本图表分析4.面板数据的异方差和自相关检验5.面板数据的稳健标准误估计与统计推断三、面板数据的固定效应模型1.固定效应模型的基本原理2.固定效应模型的参数估计方法3.固定效应模型的推断性分析4.固定效应模型的诊断检验5.固定效应模型的应用与解释四、面板数据的随机效应模型1.随机效应模型的基本原理2.随机效应模型的参数估计方法3.随机效应模型和固定效应模型的比较4.随机效应模型的推断性分析5.随机效应模型的应用和实证研究五、面板数据的时间序列模型1.面板数据时间序列模型的基本原理2.面板数据时间序列模型的参数估计方法3.面板数据时间序列模型的推断性分析4.面板数据时间序列模型的预测和预测精度评估5.面板数据时间序列模型的应用案例分析总结：本文探讨了面板数据回归分析的相关理论和方法，并提供了详细的应用案例和实证分析。
面板数据回归分析是一种重要的数据分析工具，可以有效应用于经济学领域的研究和实践中。
掌握面板数据回归分析的理论模型和技术方法，对于深入研究经济问题，解决实际经济问题具有重要意义。
在未来的研究和实践中，面板数据回归分析将继续发挥重要作用，为我们提供更多洞察经济现象的途径。
引言概述：面板数据回归分析是经济学领域常用的一种统计分析方法，它用于研究多个个体（如国家、公司、家庭等）在不同时间点上的变化情况，使得我们能够更全面地理解经济现象。
本文将详细介绍面板数据回归分析的基本概念、模型设定、估计方法以及结果解释等，旨在帮助读者更好地理解和应用面板数据回归分析。
正文内容：一、面板数据回归分析的基本概念1.1面板数据的定义与分类1.2面板数据的特点与优势二、面板数据回归模型的设定2.1固定效应模型2.1.1模型假设2.1.2模型设定及估计方法2.2随机效应模型2.2.1模型假设2.2.2模型设定及估计方法2.3混合效应模型2.3.1模型假设2.3.2模型设定及估计方法三、面板数据回归模型的估计方法3.1最小二乘法估计（OLS）3.2差分法估计（FD）3.3广义矩估计（GMM）3.4最大似然估计（MLE）四、面板数据回归模型结果的解释与分析4.1固定效应模型结果的解释与分析4.2随机效应模型结果的解释与分析4.3混合效应模型结果的解释与分析五、面板数据回归分析的拓展应用5.1异方差面板数据回归分析5.2面板数据回归模型中的内生性问题5.3面板数据回归模型的非线性扩展总结：面板数据回归分析作为一种重要的经济学研究方法，在许多领域中都有广泛的应用。
面板数据的可加分位回归模型研究与应用
统计研究 No.2 Feb. 2020
面板数据的可加分位回归模型 研究与应用
罗幼喜张敏田茂再
内容提要:本文在贝叶斯分析的框架下讨论了面板数据的可加模型分位回归建模方法。首先通过
低 秩 薄 板 惩 罚 样 条 展 开 和 个 体 效 应 虚 拟 变 量 的 引 进 将 非 参 数 模 型 转 换 为 参 数 模 型 ，然 后 在 假 定 随 机 误
论 是 高 、中 、低 消 费 群 体 ，工 资 性 收 人 与 经 营 净 收 人 的 增 加 对 其 消 费 支 出 的 正 向 刺 激 作 用 更 为 明 显 。进
一 步 , 相 比 于 髙 消 费 农 村 居 民 人 群 ，低 消 费 农 村 居 民 人 群 随 着 收 人 的 增 加 消 费 支 出 上 升 速 度 较 为 缓 慢 。
The Research and Application of Additive Quantile Regression Models for Panel Data
Luo Youxi Zhang Min Tian Maozai
Abstract：In the paper, additive quantile regression models for panel data is discussed in the framework of Bayesian analysis. By using penalty spline of low rank thin plate and introducing dummy variables, the nonparametric models are transformed into parametric ones. T hen, under the assumption that random error is subject to asymmetric Laplace distribution, a Bayesian hierarchical quantile regression model is established. At the same tim e, the conditional posterior distribution of all unknown parameters are introduced and a Gibbs sampling algorithm is also proposed to estimate them. The computer simulation results show that the proposed method is more robust than the classical additive mean regression methods. Finally, taking the consumer expenditure panel data as an example, the new method is demonstrated to study the impact of the income structure of our rural residents on consumption expenditure. Some useful new conclusions have been obtained from the model. The empirical results show that for rural residents, whether its consumption is high, medium or low, the positive stimulus effect of wage income and household business income on consumer expenditure is more obvious. Furthermore, compared with high consumption rural residents, the growth rate of consumption expenditure for low consumption rural residents is slower with the increase of income.
基于面板数据的分位数回归及实证研究
基于面板数据的分位数回归及实证研究《基于面板数据的分位数回归及实证研究》近年来,分位数回归技术已被广泛应用于经济学、行为经济学和金融学中。
它引入了一个新的参数,称为“分位数”,它可以用来捕捉数据的分布特性,用于信息提取。
近年来,面板数据回归是一种非常有用的统计模型,它包含一个面板数据集和一个自变量。
然而,到目前为止,尚不清楚面板数据集与分位数回归技术的关系。
本研究旨在探讨基于面板数据的分位数回归及其应用。
首先,本文将介绍面板数据回归模型及其特点。
面板数据回归模型是一种多元回归模型,旨在研究一组观察单位上的一项或多项变量的关系。
面板数据回归的定义可以分为两类:平面和时间面板数据回归。
平面面板数据回归模型包括固定效应模型、描述性统计模型和混合效应模型。
一般来说,平面面板数据回归模型可以提供有关多个观察单位之间指定变量关系的重要信息。
另一方面,时间面板数据回归模型可以捕捉面板数据中时间序列变量之间的关系,并可以计算观测时间内因变量的变化。
然而,平面和时间面板数据回归模型都存在一定的局限性,例如不能很好地处理数据的变成断点特性。
其次,本文将介绍分位数回归模型。
分位数回归是一种具有非常强大拟合功能的多元回归分析方法。
它的基本原理是引入一个新的参数,将模型参数分离,以捕捉分布特性。
另外,分位数回归模型具有良好的信息提取功能,因此,它可以用来预测模型中变量的分布情况。
本文还研究了分位数回归模型的优化方法,例如最小二乘法,贝叶斯估计法和最大似然估计法。
最后,本文将探讨基于面板数据的分位数回归技术应用。
一般来说,分位数回归技术可以有效地处理面板数据中的空间和时间变量,从而捕捉和提取面板数据的分布特性。
来自德国的一项研究表明,基于面板数据的分位数回归可以有效地捕捉数据特性,它能够准确描述数据的分布特性,并可以提供有关多个观察单位之间指定变量关系的重要信息。
此外,在很多应用中,如金融学、宏观经济学和行为经济学等领域,基于面板数据的分位数回归技术可以提供更加完整的结果。
面板数据回归分析步骤(一)2024
面板数据回归分析步骤（一）引言概述：面板数据回归分析是一种常用的经济学和统计学方法，用于研究面板数据的相关性、影响因素和趋势。
本文将详细介绍面板数据回归分析的步骤和方法，帮助读者更好地理解和应用这一方法。
正文：一、数据准备1. 收集面板数据：通过调查、观测或公共数据库来获得所需的面板数据。
2. 确定面板数据的类型：面板数据可以是平衡面板数据（每个交叉单元的观测次数相等）或非平衡面板数据（每个交叉单元的观测次数不相等）。
3. 检查数据的完整性和准确性：对面板数据进行缺失值和异常值的处理，确保数据的可靠性。
二、建立模型1. 确定因变量和自变量：根据研究目的和问题，确定面板数据中的因变量和自变量。
2. 选择适当的回归模型：根据变量的特点和关系，选择合适的面板数据回归模型，如随机效应模型、固定效应模型或混合效应模型。
3. 进行模型检验和诊断：对所选的面板数据回归模型进行统计检验，检查模型的拟合度和假设的成立情况。
三、估计回归系数1. 选择估计方法：根据面板数据的性质，选择合适的估计方法，如最小二乘法、广义最小二乘法或仪器变量法。
2. 进行回归系数估计：根据选择的估计方法，对面板数据回归模型进行回归系数估计，得到对各个自变量的系数估计值。
四、解释结果1. 解释回归系数：根据回归系数的估计结果，解释自变量对因变量的影响程度和方向。
2. 进行统计推断：对回归系数进行假设检验和置信区间估计，判断回归系数的显著性和可靠性。
五、结果分析与应用1. 分析回归结果：综合考虑回归系数的解释和统计推断结果，分析面板数据回归分析的整体效果和相关性。
2. 制定政策建议：通过分析回归结果，得出结论并提出政策建议，为决策者提供参考和借鉴。
总结：本文系统介绍了面板数据回归分析的步骤和方法，包括数据准备、模型建立、回归系数估计、结果解释和分析以及应用。
通过学习和应用面板数据回归分析，可以更好地理解和分析面板数据的相关性和趋势，从而为决策者提供有力的支持。
面板数据的分位回归方法及其模拟研究
面板数据的分位回归方法及其模拟研究
罗幼喜;田茂再
【期刊名称】《统计研究》
【年(卷),期】2010(27)10
【摘要】文章讨论了含有固定效应的面板数据模型,给出了3种估计未知参数的分位回归方法,蒙特卡洛模拟结果显示这些分位回归方法是处理面板数据的有效手段,且在误差非正态时优于均值回归方法.文章最后给出了一个真实数据的建模案例,得到了有利于决策的有用参考信息.
【总页数】7页(P81-87)
【作者】罗幼喜;田茂再
【作者单位】湖北工业大学理学院;中国人民大学统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】O212
【相关文献】
1.面板数据的自适应 Lasso 分位回归方法研究 [J], 李子强;田茂再;罗幼喜
2.非参数面板数据模型的贝叶斯分位回归方法研究 [J], 张敏;罗幼喜
3.基于面板数据的无条件分位回归方法与实证 [J], 左倩;罗幼喜
4.不同耕作方式下气候条件对小麦条锈病的影响——基于面板数据极大似然分位回归模型的分析 [J], 刘诚;孙志鹏;季振义;王刚
5.面板数据贝叶斯双惩罚分位回归方法研究 [J], 舒婷;罗幼喜;李翰芳
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面板数据分位数回归及其经济应用
面板数据分位数回归及其经济应用面板数据分位数回归是一种多变量回归方法，在经济学中具有广泛的应用。
它通过使用面板数据集，考虑个体和时间的异质性，可以更准确地估计经济变量在不同分位数的变化。
面板数据是指对同一组个体（例如家庭、企业或国家）进行多个时间观察的数据集。
与传统的横截面数据或时间序列数据相比，面板数据具有更多的信息，可以提供更准确的估计结果。
面板数据分位数回归将这些数据应用到经济学研究中，以分析变量在不同分位数下的影响和变化。
面板数据分位数回归的基本思想是将依变量和解释变量的关系扩展到不同的分位数。
传统的回归模型通常使用一个条件的均值作为衡量标准，而忽略了分布的其他信息。
而面板数据分位数回归通过分析不同分位数下的条件均值，可以确定变量对于不同个体和时间的异质性的影响。
面板数据分位数回归在经济学中有许多重要的应用。
首先，它可以用于研究不同收入群体的收入差距。
通过将个体收入与其他解释变量的关系扩展到不同收入分位数，可以更好地理解收入分配的变化和影响因素。
这对于制定公共政策和减少贫困具有重要意义。
其次，面板数据分位数回归可以用于研究教育、健康和劳动力市场等领域的不平等问题。
通过分析不同分位数下的教育水平、健康状况和工资收入等变量，可以揭示不同个体和时间的异质性，并提供政策建议。
此外，面板数据分位数回归还可以用于分析企业和产业的效率和生产力的变化。
通过将生产率和利润等变量与其他解释变量在不同分位数下的关系进行比较，可以对企业和产业的差异进行深入研究，为企业管理和政策制定提供参考。
总之，面板数据分位数回归是一种重要的经济学方法，它能够更准确地分析经济变量在不同分位数下的变化。
它在研究收入差距、教育和健康不平等、企业效率等方面具有广泛的应用前景。
通过利用面板数据的丰富信息，我们可以更好地理解经济现象，为公共政策和管理决策提供科学依据。
stata面板数据分位数回归代码
Stata 是一个流行的统计软件，它提供了丰富的功能用于数据分析和回归分析。
面板数据分位数回归是一种常用的统计方法，可以用来研究不同分位数下自变量和因变量之间的关系。
在 Stata 中，可以通过简单的代码实现面板数据分位数回归分析。
本文将介绍如何使用 Stata进行面板数据分位数回归分析，并给出相关的代码示例。
二、面板数据分位数回归介绍面板数据分位数回归是一种利用面板数据进行分位数回归分析的方法。
在面板数据中，每个观测对象都有多个时间点的观测值，可以用来研究因变量在不同分位数下与自变量之间的关系。
与传统的 OLS 回归相比，分位数回归能够更好地反映数据的分布特征，对异常值具有更好的鲁棒性。
在 Stata 中，可以使用 quantreg 命令进行分位数回归分析。
该命令可以指定分位数水平，还可以对面板数据进行分析。
三、面板数据分位数回归代码示例以下是一个简单的面板数据分位数回归代码示例：use panel_data, clearquantreg y x1 x2, tau(0.25 0.5 0.75)```以上代码首先加载面板数据集 panel_data，然后使用 quantreg 命令进行分位数回归分析。
在该命令中，y 是因变量，x1 和x2 是自变量，tau(0.25 0.5 0.75) 指定了分位数水平，这里分别为 0.25、0.5 和 0.75。
四、代码解释在上面的代码中，quantreg 命令表示进行分位数回归分析。
y 表示因变量，x1 和 x2 分别表示两个自变量。
tau(0.25 0.5 0.75) 指定了分位数水平，可以根据实际需求进行调整。
五、结果解释运行以上代码后，Stata 会输出每个分位数水平下的回归结果。
可以得到每个自变量的系数估计值、标准误、t 值和 p 值等统计量。
还可以得到残差项的统计量和回归模型的 R-squared 值等信息。
六、总结面板数据分位数回归是一种常用的统计方法，可以用来研究不同分位数下因变量和自变量之间的关系。
基于面板数据的无条件分位回归方法与实证
D01:10.13546/ki.tjyjc.2020.12.007 •氬遍------------------理论探讨基于面板数据的无条件分位回归方法与实证左倩，罗幼喜(湖北工业大学理学院，武汉430068)摘要：文章讨论了含个体固定效应面板数据无条件分位回归的建模问题。
通过对数据进行差分运算和 对无条件分位回归再中心化影响函数的计算，获得了面板数据无条件分位回归的点估计表达式，进一步利用 Bootstrap重抽样技术给出了一种简单的置信区间估计办法。
并通过计算机蒙特卡洛模拟，详细比较了无条件 分位回归估计与条件分位回归估计的异同。
通过结合各省市人均消费性支出与人均可支配收入的数据进行实 证研究，发现无条件分位回归估计能更好地解释实际的消费情况。
关键词：无条件分位回归；边际消费倾向；一阶差分;再中心化影响函数中图分类号:0212;F064.1 文献标识码:A文章编号：1002-6487(2020)12-0033-05〇引言面板数据是一种二维数据类型，并具有诸多好处，如 可控制个体异质性、避免多重共线性等，因此被广泛地应 用于各个领域中。
但当获取的样本数据存在尖峰或者厚 尾的情况，即误差项不服从正态分布时，传统面板数据均 值回归方法对上下尾部的变量之间的关系的刻画并不准 确，且估计的结果也不再稳健。
为了弥补传统面板数据回 归模型的不足，Koenker和Bassett(1978)"1提出了分位回归 方法，其针对响应变量的条件分位函数进行统计推断，在 描述自变量对响应变量的变化范围以及条件分布形状的 影响时更加准确。
该方法的优点在于建模时对误差项不需要做任何具体的分布假设，且被估计的系数对响应变量 的离群点并不敏感，并且能在任意分位点对数据进行全面 的刻画，是对均值回归方法的一种极大改进和补充。
Koenker(2004)t21将分位回归方法推广至含固定效应的面 板数据模型上,并证明了该方法在非正态分布情况下的参 数估计相对于传统面板数据均值回归方法的优越性。
如何使用Stata进行面板数据回归分析
如何使用Stata进行面板数据回归分析Stata是一种流行的统计软件，广泛用于经济学、社会学、医学和其他社会科学领域的数据分析和建模。
面板数据回归分析是一种常用的统计方法，用于研究在时间和横截面上变化的数据。
本文将介绍如何使用Stata进行面板数据回归分析。
一、数据准备在进行面板数据回归分析之前，首先需要准备好面板数据集。
面板数据集包括多个个体在不同时间点上的观测值。
通常，面板数据可分为两种类型：平衡面板数据和非平衡面板数据。
平衡面板数据指的是每个个体在每个时间点上都有观测值，而非平衡面板数据则允许个别个体在某些时间点上缺失观测值。
准备好数据后，可以使用Stata导入数据集。
可以使用命令“use 文件路径/文件名”来加载数据集。
确保数据集的格式正确，并且数据已按照面板数据的要求进行排序。
二、面板数据回归模型面板数据回归模型是通过建立个体和时间的固定效应模型来进行的。
常见的面板数据回归模型包括固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。
1. 固定效应模型固定效应模型是一种控制个体固定特征的面板数据回归模型。
固定效应模型通过添加个体固定效应来控制个体固有特征，假设个体固定效应与解释变量无关。
可以使用命令“xtreg 因变量自变量1 自变量2, fe”来估计固定效应模型。
2. 随机效应模型随机效应模型是一种包含个体和时间随机效应的面板数据回归模型。
随机效应模型允许个体和时间效应与解释变量相关，并且具有更强的灵活性。
可以使用命令“xtreg 因变量自变量1 自变量2, re”来估计随机效应模型。
三、结果解释和分析在进行面板数据回归分析后，可以对结果进行解释和分析。
常见的结果输出包括回归系数、标准误、t值和p值等。
1. 回归系数回归系数表示自变量对因变量的影响程度。
回归系数的符号表示影响方向，正系数表示正向影响，负系数表示负向影响。
回归系数的绝对值大小表示影响程度的强弱。
4.面板分位数回归模型
（25）
3 研究过程——竞争模型及评价方法
经济上的评价： 一般地，最优投资组合的有效边界的构建有两种等同的方式： （1）不同水平的投资组合风险价值下的期望收益最大化。 （2）不同水平的投资组合期望收益下的风险价值最小化。
（26）
3 研究过程——竞争模型及评价方法
3 研究过程——竞争模型及评价方法
原始的计算VaR的参数方法：
（17）
投资组合的波动率：
（18）
因此我们可以计算给定投资组合的风险价值比率（%VaR）：
（19）
（20）
（21）
3 研究过程——竞争模型及评价方法
统计上的评价： 对于绝对表现的评价本文采用CAViaR检验，定义“hit”：
（22） （23） （24）
3 研究过程——仿真研究
样本内拟合：下表展示了三个模型在经济角度看最重要的四个分位数5%、 10%、90%、95%的估计结果（Monte-Carlo模拟）：
显著 显著，但系数小于上面的
系数跟PQR-RV基本一样 系数小且不显著
3 研究过程——仿真研究
样本外表现（无条件覆盖的测量和CAViaR检验）：
CAViaR检验 无条件覆 盖的测量
红框内的是各分位数上平均偏差最小的值，除了50%以外，PQR和UQR在各分位数上的平均偏差基 本上是最小的。这几个模型除了50%以外，平均偏差均是接近0的，表明没有模型是systematically misspecified的。
3 研究过程——仿真研究
样本外表现（Diebol-Mariano检验）：
（2）另外一个吸引点是维度的减少，因为估计参数的数量总是小于或等 于k+n（k是回归量，n是资产的数量）。
Stata面板数据回归分析的步骤和方法
Stata面板数据回归分析的步骤和方法面板数据回归分析是一种用于分析面板数据的统计方法，可以通过观察个体和时间上的变化来研究变量之间的关系。
Stata软件是进行面板数据回归分析的常用工具之一，下面将介绍Stata中进行面板数据回归分析的步骤和方法。
一、数据准备在进行面板数据回归分析前，首先需要准备好相关的数据。
面板数据通常由个体和时间两个维度构成，个体维度可以是不同的个体、公司或国家，时间维度可以是不同的年、季度或月份。
将数据按照面板结构整理好，并确保数据的一致性和准确性，可以直接在Stata中导入数据进行处理。
二、面板数据回归模型选择在进行面板数据回归分析时，需要选择适合的回归模型来研究变量之间的关系。
常见的面板数据回归模型包括固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。
固定效应模型通过控制个体固定效应来分析变量间的关系，而随机效应模型则假设个体固定效应与解释变量无关。
三、面板数据回归分析步骤1. 导入数据在Stata中，可以使用"import"命令导入面板数据。
例如：`import excel "data.xlsx", firstrow`可以导入Excel文件，并指定首行为变量名。
2. 设定面板数据结构在Stata中，需要将数据设置为面板数据结构，采用"xtset"命令即可完成设置。
例如：`xtset id year`将数据的个体维度设定为"id"，时间维度设定为"year"。
3. 估计面板数据回归模型在Stata中，可以使用"xtreg"命令来估计面板数据回归模型。
例如：`xtreg dependent_var independent_var1 independent_var2, fe`可以用固定效应模型进行回归分析。
Stata面板数据回归分析的步骤和方法
Stata面板数据回归分析的步骤和方法哎哟，说起Stata面板数据回归分析，我这心里就直发痒。
我这人就是喜欢琢磨这些个数字，特别是这面板数据，看着就亲切。
来来来，咱们就坐在这，我给你掰扯掰扯这回归分析的步骤和方法。
首先啊，你得准备数据。
这数据啊，得是面板数据，就是横着竖着都是数据。
你得把数据导进Stata里头，看着那一排排数字，心里就得有谱，知道这数据从哪儿来，将来要干啥用。
然后啊，咱们先得把数据整理一下。
Stata里有那么多命令，咱们得用上“xtset”这个命令，告诉Stata这是面板数据。
然后呢，就得看看数据有没有问题，比如有没有缺失值啊，有没有异常值啊。
这就像咱们做人，也得讲究个整洁，别邋里邋遢的。
接下来啊，咱们得确定模型。
面板数据回归模型有好几种，比如说固定效应模型、随机效应模型，还有混合效应模型。
你得根据实际情况来选择。
就像做菜，得看你要做什么菜，是做炒菜还是炖菜。
选好了模型，那就得建模型了。
Stata里有“xtreg”这个命令，专门干这个活。
你把数据输入进去，再指定你的模型，Stata就帮你算出来了。
就像咱们孩子写作业，咱们给他点拨点拨，他就写得有模有样了。
算完模型，就得检验。
这就像咱们看完电影，得聊聊感想。
检验模型，就是看这个模型有没有问题，比如有没有多重共线性啊，残差有没有自相关啊。
这就像咱们吃饭，得看看吃得饱不饱，营养均衡不均衡。
最后啊，你得解释结果。
这结果啊，得结合实际情况来说。
就像咱们买衣服，得看合不合身。
解释结果，就是要看这些数字背后的故事，看看这些数据能告诉我们什么。
哎呀，说起来这Stata面板数据回归分析，真是门学问。
得有耐心，得有细心，还得有恒心。
就像咱们种地，得用心浇灌，才能收获满满。
好啦，我这就唠叨这么多了。
你要是想学这玩意儿，得多看多练。
就像咱们学说话，得多说多练，才能说得溜。
来来来，咱们下次再聊聊其他的话题。
面板数据的分位回归方法及其模拟研究
（5）
minΣ
β∈ R i = 1
Σ
ρ τ （ Δ y i， t － β Δ x i， t）
（6）
t=1
可以获得 β 的 τ 分 位 点 估 计， 称此估计为一阶差分 分 位 回 归 估 计 FDQR （ First-Differenced Quantile Regression Estimator ） 。 （ 二 ） 固定效应变换分位回归法 下 面 我们 考 虑 另外 一 种消 除 固 定效 应 的 方 法。 对每个 i 有， y i， t = 1， …， T t = α i + β x i， t + ε i， t， （7）
考虑尝试将 Koenker 和 Bassett （ 1978 ） 提出的分位回 归思想引入面板数据的分析之中 。 分位回归方法与 传统均值回归方法 不 同， 它是针对响应变量的条件 分位函数进行统计推断的 。 首先这一方法的目标函 所以被估计的系数向量对 数是加权的绝对偏 差 和， 响应变量的离群点 并 不 敏 感， 当误差项服从非正态 的时候， 这种方法得 到 的 估 计 量 要 比 传 统 最 小 二 乘 估计量更可靠 。 其次这一方法在给定一组预测变量 之后， 能在任意分位 点 全 面 刻 画 响 应 变 量 的 条 件 分 给出数据各个层次间可能存在的重要信息， 是对 布， 传统均值回归方法的一种有益改进和补充 。 Koenker （ 2004 ） 考 虑 了 纵 向 数 据 （ Longitudinal Data ） 的分位回归方法， 考虑将固定效应作为 l 1 惩罚 项的分位检验函数 最 小 化 估 计 方 法， 虽然蒙特卡洛 模拟结果显示此方法在非正态分布情形下要优于传 统的均值回归方法， 但在每个个体层样本量较小的
Stata面板数据回归分析理论与实践
Stata面板数据回归分析理论与实践面板数据回归分析是计量经济学中一种常用的经验分析方法，它结合了时间序列数据与横截面数据的特点，能够有效地控制个体之间的异质性，并提供更为准确的估计结果。
Stata软件作为一种功能强大、使用方便的统计分析工具，广泛应用于面板数据回归分析的实践中。
本文将介绍Stata面板数据回归分析的基本理论和实践技巧。
一、面板数据回归分析的基本理论面板数据回归分析要求样本数据包含时间维度和个体维度，其中时间维度表示时间序列，个体维度表示横截面数据。
在进行面板数据回归分析之前，需要对数据进行合理的整理和准备工作。
首先，应对数据进行面板单位的定义和标识，即确定个体和时间的标识符。
常见的面板单位标识符有个体编号和时间标识，可以用数字或字符进行表示。
其次，需要进行面板数据的平衡性检验。
平衡面板数据是指同一时间期内没有个体缺失的数据，通常是为了保证面板数据的可靠性而进行的处理。
最后，应对面板数据进行描述性分析，包括统计个体和时间的数量、观测变量的分布情况等。
这些分析可以帮助我们更好地理解数据的特征和结构。
二、Stata面板数据回归分析的实践技巧在使用Stata软件进行面板数据回归分析时，需要掌握一些常用的命令和技巧，以便有效地进行数据操作和模型估计。
1. 面板数据的导入和保存使用Stata软件导入面板数据的基本命令是"import"，可以导入多种格式的数据文件，如Excel文件、文本文件等。
导入后的数据可以使用"save"命令保存为Stata数据文件格式，方便后续的分析和处理。
2. 面板数据的变量操作在进行面板数据回归分析时，可能需要对数据进行变量操作，如生成新的变量、删除不需要的变量等。
Stata提供了一系列的命令，如"generate"、"drop"等，可以帮助我们方便地进行变量操作。
3. 面板数据的描述性统计通过Stata软件提供的命令，可以对面板数据进行描述性统计，包括计算平均值、标准差、相关系数等统计量。
面板数据的分位回归方法及其模拟研究
面板数据的分位回归方法及其模拟研究一、什么是面板数据的分位回归方法呀面板数据呢，就是把时间序列数据和横截面数据给组合起来啦。
就像是我们看不同的人在不同时间的一些情况的数据集合。
那分位回归方法呢，它可就有点意思咯。
它不是像普通的回归只看均值之类的，而是可以看不同分位点上的变量关系哦。
比如说，我们可以看看在数据的前25%分位点上，那些变量是怎么相互影响的，这就给我们提供了更多关于数据分布的信息呢。
这就好比我们看一群人的身高和体重关系，普通回归可能就只看平均身高和平均体重的关系，分位回归就能告诉我们矮个子人群里身高和体重是啥样的关系，高个子人群里又是啥样的关系。
二、分位回归方法在面板数据中的应用场景它的应用场景可不少呢。
在经济学里，如果我们想研究不同收入阶层的家庭消费和收入的关系，用分位回归就很棒。
因为不同收入阶层的消费模式可能很不一样，用普通回归可能就把这些差异给模糊掉了。
还有在社会学研究中，比如研究不同教育水平人群的职业发展和年龄的关系，分位回归就能让我们看到低教育水平人群、中等教育水平人群和高教育水平人群各自的情况。
就像是我们在一个大花园里，分位回归能让我们把不同种类的花分开来看，而不是只看整个花园的平均情况。
三、模拟研究是怎么做的呢模拟研究就像是自己创造一个数据世界来测试这个分位回归方法。
我们可以先设定一些参数，就像设定游戏规则一样。
比如说，我们设定一些变量的分布，像变量A是正态分布，变量B是均匀分布之类的。
然后呢，根据我们设定的这些规则生成一些模拟的面板数据。
接着就可以用分位回归方法去分析这些模拟数据啦。
看看我们得到的结果是不是符合我们预期的，如果不符合，那就得想想是哪里出了问题，是我们设定的规则有问题，还是分位回归方法在这个模拟情况下有局限性呢。
这就像是我们自己做了一个小实验，自己当科学家，看看这个方法到底好不好用。
四、分位回归方法的优缺点优点嘛，刚刚也提到一些啦，就是能看到数据在不同分位点的关系，这让我们对数据的理解更全面。
面板数据回归分析步骤(二)2024
面板数据回归分析步骤（二）引言概述：面板数据回归分析是一种经济学和社会科学中常用的统计方法，用于探究个体间和时间间的关系。
本文将介绍面板数据回归分析的具体步骤，以帮助读者理解和运用这一方法。
正文：一、数据准备阶段1. 收集面板数据：收集涉及多个个体和多个时间点的数据，确保数据的质量和可靠性。
2. 数据清洗和处理：对数据进行处理，包括去除缺失值、删除离群值等，以保证数据的准确性和一致性。
3. 数据转换：如果有需要，对数据进行转换，如对变量进行标准化或对数化处理，以符合回归模型的要求。
二、模型设定阶段1. 选择回归模型类型：根据研究问题和数据特点，选择适合的回归模型类型，如固定效应模型、随机效应模型等。
2. 确定自变量和因变量：根据研究目的，选择适当的自变量和因变量，并进行变量的定义和测量。
3. 添加控制变量：根据理论知识和实际需求，添加可能的控制变量，以控制其他因素对因变量的影响。
三、模型估计阶段1. 估计模型参数：利用面板数据回归模型进行参数估计，得到各个自变量对因变量的影响程度。
2. 检验模型的拟合程度：通过计算回归模型的拟合度指标，如R方、调整R方等，评估模型对数据的拟合情况。
3. 分析模型的显著性：利用t检验或F检验等方法，对模型的显著性进行检验，以确定模型是否有效。
四、模型解释和分析阶段1. 解释回归系数：分析估计得到的回归系数的意义，解释自变量对因变量的影响方式和程度。
2. 检验假设：根据回归系数的显著性检验结果，检验研究假设是否被支持。
3. 进行敏感性分析：对模型的稳健性进行检验，进行不同假设和规范性分析，以确保结论的稳健性。
五、结果报告和讨论阶段1. 结果呈现：将回归模型的结果呈现出来，包括回归系数、显著性检验结果等，以清晰地展示研究结果。
2. 结果解读：解读回归结果的含义，并与相关的理论框架和研究背景进行对比和讨论。
3. 结论总结：总结回归分析的结果和发现，提出可能的政策建议或进一步研究的方向。
基于面板数据的分位数回归及实证研究
基于面板数据的分位数回归及实证研究
分位数回归是近20多年分析和建模技术、计量经济学研究一个重要的分支，它可以有效地捕捉“分位数函数”变量（如消费者市场上的价格和消费量等）受到观测结果所影响的大小和变化，并用于追踪它们受外生决定因素影响的变化。
本文基于面板数据，将介绍分位数回归的一般使用方法及实证研究。
面板数据，学名叫做多维时间序列数据，可以有效地捕捉观测结果所影响的单位，以及时间和特定文化、政治或社会因素的变化。
分位数回归可以用来检查分位数和自身的联系，情形可以多种多样，也可以进一步探索一类分位数变量如消费量受观测结果影响的程度，以检查它们是否可以反映外生决定因素对该类变量的影响。
在应用分位数回归对消费量进行实证研究时，必须定义一个表示消费量的变量，同时还需要定义一个或多个表示外生决定因素的变量，例如价格、收入水平和消费税等，考虑各个变量之间的相互作用，最后得到拟合模型。
通过识别回归中出现的分位数，模型可以更好地表达消费者在购买行为中感受到的价格和税收影响，并以分数形式表示，比如税收所占价格比例是多少，以及存在什么样的高或低价格范围。
本文介绍了基于面板数据的分位数回归方法及实证研究，它具有良好的可扩展性，可以用来检查外生决定因素（如收入水平、价格和税收）对消费量的影响。
本文介绍的方法可以为研究者提供更好的研究数据和方法，可以作为为决策制定民意调查、财经预测或其他研究的有力参考。
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考虑尝试将 Koenker 和 Bassett （ 1978 ） 提出的分位回 归思想引入面板数据的分析之中 。 分位回归方法与 传统均值回归方法 不 同， 它是针对响应变量的条件 分位函数进行统计推断的 。 首先这一方法的目标函 所以被估计的系数向量对 数是加权的绝对偏 差 和， 响应变量的离群点 并 不 敏 感， 当误差项服从非正态 的时候， 这种方法得 到 的 估 计 量 要 比 传 统 最 小 二 乘 估计量更可靠 。 其次这一方法在给定一组预测变量 之后， 能在任意分位 点 全 面 刻 画 响 应 变 量 的 条 件 分 给出数据各个层次间可能存在的重要信息， 是对 布， 传统均值回归方法的一种有益改进和补充 。 Koenker （ 2004 ） 考 虑 了 纵 向 数 据 （ Longitudinal Data ） 的分位回归方法， 考虑将固定效应作为 l 1 惩罚 项的分位检验函数 最 小 化 估 计 方 法， 虽然蒙特卡洛 模拟结果显示此方法在非正态分布情形下要优于传 统的均值回归方法， 但在每个个体层样本量较小的
第 27 卷第 10 期 2010 年 10 月
统计研究 Statistical Research
Vol. 27 ，No. 10 Oct. 2010
面板数据的分位回归方法及其模拟研究
罗幼喜 田茂再
内容提要 ： 文章讨论了含有固定效应的面板数据模型， 给出了 3 种估计未 知 参 数 的 分 位 回 归 方 法 ， 蒙特卡洛模 拟结果显示这些分位回归方法是处理面板数据的有效手段， 且在误差非正态时 优 于 均 值 回 归 方 法 。 文 章 最 后 给 出 得到了有利于决策的有用参考信息 。 了一个真实数据的建模案例， 关键词 ： 面板数据；固定效应；分位回归；蒙特卡洛模拟 中图分类号 ： O212 文献标识码 ： A 文章编号 ：1002 － 4565 （ 2010 ） 10 － 0081 － 07
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统计研究
N α i， β∈ R i = 1 T
2010 年 10 月
情况下该方法是很 难 得 到 有 效 的 估 计， 且文献没有 给出如何 确 定 惩 罚 参 数 λ 取 值 的 有 效 方 法； Tian ， Maozai and Chen ， Gemai （ 2006 ） 在正态假定下对分层 给出了一种 线性模型提出了分 层 分 位 回 归 的 思 想， 新的迭代算法： EQ 算 法， 考 虑 了 EQ 算 法 的 渐 近 性 质； Galvao （ 2008 ） 提出了动态面板数据的分位回归 通过引入了工 具 变 量 减 少 遗 漏 变 量 带 来 的 偏 方法， 差， 蒙特卡洛研究证 实 该 方 法 在 处 理 数 据 非 正 态 和 厚尾时比传统方法 更 具 有 优 势； Galvao and MontesRojas （ 2009 ） 同样引入 工 具 变 量 讨 论 了 含 有 测 量 误 差的 动 态 面 板 数 据 分 位 回 归 方 法； Harding and Lamarche （ 2009 ） 则 利 用 工 具 变 量 解 决 了 内 生 变 量 和个体效应与响应变量间相关时的面板数据分位回 归方法； Powell （ 2009 ） 讨 论 了 含 有 外 生 或 内 生 变 量 该方法的一个 的面板数据的无条 件 分 位 回 归 方 法， 好处是能够有效估计固定效应参数并且其统计含义 和横截面数据 分 位 回 归 方 法 相 同 。 纵 观 以 上 文 献， 目前关于面板数据的分位回归方法还处于一个起步 阶段， 有很多理论问题及方法需要探讨， 也急需将这 些已有研究成果应用于实际问题 。 本文正是在这方 面做了一些有益探 讨， 文中给出了 3 种基于面板数 据的分位回归方法， 即一阶差分分位回归法 、 固定效 应变换分位回归法和引进虚拟变量的惩罚分位回归 法， 并在不同误差分 布 情 形 下 给 出 了 3 种 方 法 同 均 值回归方法的蒙特卡洛模拟比较结果 。 最后利用分 位回归的方法对我国各地区城镇居民人均收入与消 费支出面板数据进 行 了 建 模 分 析， 并根据分析结果 提出了相应政策建议 。
*
Quantile Regression for Panel Data and Its Simulation Study
Luo Youxi ＆ Tian Maozai
Abstract ： The paper discusses fixed effects panel data model and gives three quantile regression estimates of the unknown parameters. Monte Carlo simulation study indicates that these quantile regression methods are effective in deal with the panel data model and do better than mean regression methods when the error distribution is non-normal. Finally ，a real data is studied and some useful reference information for decision-making is obtained. Key words ： Panel Data ； Fixed Effects ； Quantile Regression ； Monte Carlo Simulation
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minΣ
β∈ R i = 1
Σ
ρ τ （ Δ y i， t － β Δ τ 分 位 点 估 计， 称此估计为一阶差分 分 位 回 归 估 计 FDQR （ First-Differenced Quantile Regression Estimator ） 。 （ 二 ） 固定效应变换分位回归法 下 面 我们 考 虑 另外 一 种消 除 固 定效 应 的 方 法。 对每个 i 有， y i， t = 1， …， T t = α i + β x i， t + ε i， t， （7）
第 27 卷第 10 期
罗幼喜
田茂再 ： 面板数据的分位回归方法及其模拟研究
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现在对每个 i 求其在时期上的平均， 即得到 y i = 1， …， N 珋 珋 珔 i = αi + βx i + ε i， 其 中
T
不过我们主要关注的是 应参数 α i 的 τ 分位点估计， （8） β 的估计， 称之为惩罚 分 位 回 归 估 计 PQR （ Penalized Quantile Regression Estimator ） 。 与 Koenker （ 2004 ） 不 同 的 是， 我们没有采用多 个分位点加权的目标函数， 而且这里也假定 α i 是随 而 Koenker （ 2004 ） 则将 α i 分位点 τ 的变化而变化的， 视为只与个体有关而 与 τ 无 关 的 量 。 当然此方法面 临 的一个问题是当 T 较小时很难对每个 α i 在其各分 幸好此处我们重点关心的是 位点处作出有效估计， 回归系数 β 的估计值， 所以方法仍然可以实施 。 在模 由于我们知道未知参数的真实值， 所以可 拟研究中， 但在 实 以选取使得偏差最小的 λ 作为惩罚参数值， 际问题中， 由于未知参数并不知道， 所以可以有多种 方法和准则来确定 λ 的值， 此处我们提出采用使 得 模型残差平方和最小的 λ 作为惩罚参数值的选取准 则。 需要 特 别 指 出 的 是， 在 上 述 3 种 方 法 中， 只有 PQR 是同时 给 出 了 α i 和 β 的 估 计， FOQR 和 FEQR 虽然不能给出 α i 的估计， 但我们并没有忽略它可能 对估计 β 造成的影 响， 因为进行一阶差分和固定效 这实际上 应变换都是在每个 横 截 面 单 位 内 进 行 的， 就是考虑到各个 不 同 的 横 截 面 单 位 α i 的 值 是 有 所 只有在同一 个 横 截 面 单 位 内 它 们 才 是 相 同 不同的， 的 。 我们的条件分位函数都是建立在变换之后的模 型式（ 4 ） 和 式 （ 10 ） 上 的， 所以如果要讨论 β 估计的 大样本性质则还需要求变换后的模型中 Δ ε i， t 和 ε ′ i， t 满足一定的条件， 考虑到分位回归对误差项分布要 求比较弱， 所以在此我们并不对其作过多条件限制 。 不过在实际应用中另外一个值得注意的问题是此处 要求解释变量 x i， 否 t 应该随着时 期 t 的 不 同 而 不 同， 则可能会导致模型中参数 β 无法估计 。 （9）
一、 引言
面 板 数 据 也 称 时 间 序 列 截 面 数 据 或 混 合 数 据， 是一种同时在时间 和 截 面 空 间 上 取 得 的 二 维 数 据， 具有传统 截 面 数 据 和 时 间 序 列 方 法 所 不 具 备 的 优 势。 面板 数 据 虽 有 诸 多 好 处， 也被广泛应用于各个 领域， 但是存在着一定的局限性， 一是传统的面板数 据分析方法主要是基于服从正态分布的数据而做出 的， 然而一旦数据分布类型发生改变， 这种传统的方 而且我们目前也 法所作出的统计结 论 将 不 再 可 靠， 没有建立起一个衡量这种改变究竟会对最终结论带 来多大风险的度量 方 法；二 是 传 统 的 面 板 数 据 分 析 方法是一种条件均 值 模 型， 其主要目的只针对于估 然而数据的信息是全方位的， 这 计和检验均值效应， 种只对均值模型做估计和检验的方法虽然能够让研 究者迅速掌握变量 均 值 间 可 能 存 在 的 相 互 关 系， 但 却忽略了数据其他 方 面 的 信 息， 没有能对数据的各 个层次做一个全方 位 的 刻 画， 遗漏了一些可能存在 的重要信息， 而这些 信 息 往 往 是 很 多 研 究 者 在 均 值 回归中难以发现的 。 为了 改 进 传 统 面 板 数 据 分 析 方 法 的 限 制， 本文