分位数回归

刘向文 发表于 2014-2-27 13:56
其实我已经做了很多的尝试，我用了好几种方法，固定效应，随机效应什么的都试过了，我的模型的确有异方差 ...

1.我的理解还是保留截距的好．把截距去掉就相当把本来一些固定的影响让那些解释变量去解释，这样那些解释变量的系数就就不仅仅代表自身影响了．至于技术提高反而增加了能源消费，可能是由于这个技术变量的内置性引起的．譬如，技术提高－＞降低成本－＞利润提高－＞企业产量增加或企业数增加－＞能源消耗增加．两种办法：把企业的数目和企业的产量加入到解释变量中去，或用单位产出的能源消耗作为因变量．2.另外，GLS可以提高估值的有效性，但不知道会不会影响估计值的稳定性（consistency）. 所以，没有misspecification的话，OLS应该就可以了．因为毕竟稳定性是估计中最重要的特性．3.When quantile = 0.5, quantile regression实际求得是对中位数的影响，而Least Square的回归求得是对均值的影响．个人感觉这两个结果比较接近只能说明这个conditional median和conditional mean很接近而已，意义不大．

学习了

楼主，我也在做分位数回归，但是没有找到相关命令语句，楼主能给我推荐一本书或者相关命令的来源么？