同样的数据用R语言和stata做出来的结果不一样

做面板分位数回归为什么两种软件作出的结果不一样
stata面板分位数回归：
encode x3, gen(x4)
set seed 1996
bsqreg y x1 x2 x5 x6 x7 i.x4, reps(1000) q(.1)

或者

ssc install qregpd
ssc install amcmc
ssc install moremata
findit qregpd
encode x3, gen(x4)
set seed 1996
qregpd y x1 x2 x5 x6 x7,q(.1) id(x4) fix(year) optimize(mcmc) noisy draws(1000) burn(100) arate(.5)


R语言面板分位数
setwd("C:/data")
haze<-read.table("haze.dat",header=TRUE)
install.packages("rqpd", repos="http://R-Forge.R-project.org")
library(rqpd)
y.form<-y~x1+x2+x5+x6+x7|x3
y<-rqpd(y.form,panel(lambda=0.5,taus= c(0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9), tauw=rep(1/5, 5)),data=haze,control=list(tmpmax=1000))
a<-summary(y)
a

印象里分位数回归应该用的MLE，在根据初始值开始搜寻局部过全局参数是的整体的似然函数最大的过程里，结果就会跟你当初猜的初始值（如果有些函数很难收敛，或经常只能找到局部最大值而不是全局最大值）、你判断值的截止范围（Stata好像是10^(-10)，有些软件是10^(-5)，精确度不同也可能导致最后的结果不一样）。整体来书MLE其实用了一种在数值运算里叫hill climbing的方式去估计相关系数。任一影响到迭代过程的因素（比如初始值、迭代截止判断标准、默认的迭代算法选择等）都会影响最终的结果