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请关注这个人 Powell, David. 哈佛的数学学士,麻省理工的经济学博士,(不是嫌贫爱富,只是从毕业院校看研究较有可信度), stata中qregpd包的主要编者之一。他在2010年左右开始尝试用stata做面板分位数回归固定效应模型。 发表Unconditional Quantile Regression for Panel Data with Exogenous or Endogenous Regressors[1]这篇论文探讨了T很小的时候的时间固定效应模型,T 很小的意味着那时他仅仅是把面板数据类比截面数据来做,在这篇论文中,他的T=2。用同样的方法,他做了这篇论文The Exporter Productivity Premium along the Productivity Distribution Evidence from Unconditional Quantile Regression with Firm Fixed Effects。在这篇论文中,他不仅用了[1]的方法,用截面模拟的,而且提出了一个新的方法,也就是现在qredp包的雏形。最近几篇论文,我还没来得及看,从qrepd中粘过来,大家有兴趣的可以看一下。
[3] Powell, David. 2015. Quantile Regression with Nonadditive Fixed Effects. RAND Labor
and Population Working Paper.
[4]Powell, David. 2016. Quantile Treatment Effects in the Presence of Covariates. RAND
Labor and Population Working Paper.
[5]Powell, David. 2014b. Did the Economic Stimulus Payments of 2008 Reduce Labor Supply?
Evidence from Quantile Panel Data Estimation. RAND Labor and Population Working
Paper 710-3.
链接已复do文件,为了给大家省钱我就不传附件了。要是需要我传,我就再挨个传一份。
[1]http://www.rand.org/pubs/working_papers/WR710-2.html
[2]https://www.rand.org/content/dam/rand/pubs/.../RAND_WR837.pdf
[3]https://works.bepress.com/david_powell/1/
[4]http://works.bepress.com/david_powell/4/
[5]http://www.rand.org/pubs/working_papers/WR710-3.html
经过自己的体验,现在的qregpd既可以做时间固定也可以做个体固定,但有个问题,就是我使用这个包和我用R的rqpd的包回归的结果非常不一样。我猜测Powell David用的估计量和Roger Koenker用的是不一样的。Powell David这个包提供了三种计算方法:单纯形、MCMC和网格搜索法,与Roger的估计方法除了单纯形是一样的,其余的都不同。
希望有人能和我讨论讨论,关于面板分位数回归,无论STATA的实现还是R的实现,我都略懂一二。
也希望有人能懂面板分位数的原理,和我Powell David和Roger的估计辆是否一致。
哎,我没抢到沙发也没抢到板凳,又隔了这么多年,天时地利都不占,希望发言楼主能看见。
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