新人求助,谢谢各位大神!
想要检验变量x对不同分位数的边际贡献差异。
回归模型简化为y=x+zi,其中,x为解释变量,zi表示一系列控制变量。估计了0.25 0.5 0.75分位数上的系数
看到一篇论文解释说"系数之差就是边际贡献的差异 ,但是要完整地解释收入差异的原因还存在 两个困难 :其一 ,教育的投资回报涉及多个解释变量 ,单独的比较难以澄清整体的教育收益率差异 ; 其二, 差异的均值虽然就是系数的差异, 但是差异的分布无从得知, 也就是无法判断这种差异是否在统计上显著。差异的均值简单来说就是 q 的不同分位系数之差, 但是这种差异是否显著的统计 推断则需要知道另一个矩 ———离散程度 。本质上这是解决一个跨方程检验的问题 ,因为分位回归 是非参数回归方法, 通常的对数似然方法的条件不能成立“
苦于水平有限,还是不懂该怎样操作,希望大神们帮忙指点一下该如何对变量x的不同分位数估计系数的差进行显著性检验。


雷达卡






京公网安备 11010802022788号







