【摘 要】
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传统均值角度下研究的动态面板数据模型会受经典假设条件的约束,将动态面板数据与分位回归数模型相结合,不仅可以解决约束问题,而且能更加全面地描述响应变量条件分布的全貌.
【机 构】
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中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学统计学院; 兰州商学院统计学院; 新疆财经大学统计与信息学院;
【基金项目】
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中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)(15XNL008)资助课题
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传统均值角度下研究的动态面板数据模型会受经典假设条件的约束,将动态面板数据与分位回归数模型相结合,不仅可以解决约束问题,而且能更加全面地描述响应变量条件分布的全貌.文章引入自适应惩罚项,并应用工具变量构造了自适应惩罚的动态面板分位回归方法,证明了该方法得到的估计量具有大样本性质.同时蒙特卡洛模拟结果表明自适应惩罚的方法相较于传统的方法更加有效.文章最后对中国大中城市商品房销售价格与各地人均国民生产总值的关系进行案例分析,发现两者之间存在正反馈机制.
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