两维异质性面板分位数模型的双惩罚回归方法OA北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD
Double Penalty Regression Method for Two-dimensional Heterogeneous Panel Quantile Model
文章关注系数具有两维异质性结构的面板分位数模型,基于SCAD惩罚函数和MCP惩罚函数提出双惩罚最小加权绝对偏差目标函数,同时进行参数估计和两维异质性结构识别.利用ADMM算法求解目标函数,并使用BIC信息准则通过网格搜索选择最优调节参数.根据蒙特卡洛模拟结果验证了所提方法的有限样本性质,最后使用实际数据检验了其应用效果.研究结果表明:所提出的方法能够准确识别两维异质性结构,并且Post估计量的参数估计精确度接近于Oracle估计量.
This paper focuses on the panel quantile model with two-dimensional heterogeneity structure of coefficients,and based on SCAD penalty function and MCP penalty function,proposes a double penalty minimum weighted absolute deviation ob-jective function,and at the same time carries out parameter estimation and two-dimensional heterogeneity structure identification.Then,ADMM algorithm is used to solve the objective function,and BIC information criterion used to s…查看全部>>
任燕燕;李东霖;王文悦
山东大学 经济学院,济南 250100山东大学 经济学院,济南 250100山东大学 经济学院,济南 250100
数学
两维异质性面板数据分位数回归双惩罚
two-dimensional heterogeneitypanel dataquantile regressiondouble penalty
《统计与决策》 2024 (8)
5-10,6
国家社会科学基金资助项目(21BTJ046)山东省自然科学基金资助项目(ZR2020MG035)山东大学人文社科重大项目(22RWZD16)
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