单指标模型的加权复合分位数回归

• 作者: 姜荣 杨紫微
• 来源期刊: 统计学与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 单指标模型 复合分位数回归 分位数回归
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 766-776
• 页数: 11页
• 分类号: TP3

摘要

加权复合分位数回归(WCQR)是在分位数回归基础上发展起来的一种稳健估计,并且其效率与半参数极大似然估计几乎相同,因而越来越受到人们的关注。近年来,WCQR方法已经被推广到了单指标模型中,但是目前单指标模型的WCQR方法都涉及到算法的迭代问题,其严重影响运算速度。为解决以上问题,本文提出一种非迭代的估计算法,并给出估计量的渐近分布。最后通过模拟和实证研究验证了本文所提出方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜荣	东华大学理学院	3	2	1.0	1.0
2	杨紫微	东华大学理学院	1	0	0.0	0.0