关于固定效应分位数回归的无偏渐近正态性
计量经济学
2020-02-07 v2 统计理论
统计理论
摘要
带有固定个体效应的非线性面板数据模型提供了一组描述微观计量数据的重要工具。在这类模型的一个大类(仅举数例包括 probit、比例风险与分位数回归)中，无法对个体效应进行差分消去，推断通常在一个“大 n 大 T”的渐近框架下被证明合理。然而，在当前带光滑得分函数(如 probit 与比例风险)的模型与分位数回归中所施加的假设类型之间存在显著差距。在本文中我们表明这一差距可被弥合，并在接近于标准非线性面板中通常假设的 n,T 条件下，建立分位数回归面板的渐近无偏正态性。我们的结果大幅改进了现有理论，并表明分位数回归可应用于与其他常用非线性面板数据模型相同类型(就 n,T 而言)的面板数据。充分的数值实验证实了我们的理论发现。
引用
@article{arxiv.1807.11863,
title = {On the Unbiased Asymptotic Normality of Quantile Regression with Fixed Effects},
author = {Antonio F. Galvao and Jiaying Gu and Stanislav Volgushev},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.11863},
year = {2020}
}