连享会直播:分位数回归

发布时间:2020-04-15 阅读 734

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目录


1. 课程缘起

实际生活中我们发现有这样的一个规律:相比收入较高的群体,多上一年学对收入较低群体的边际效应会更大。

如何利用计量模型对上述议题进行验证

常用的方法是将样本根据收入水平进行分组,再对两组数据分别进行回归,然而这样的做法会导致样本数据的损失

是否有更为合适的模型?- 分位数回归模型

分位数回归模型的主要优点

全面刻画自变量与因变量之间关系

均值回归模型描述的是自变量与"平均"因变量(E[y|x])之间的关系。然而,事实上人们往往更加关注极端分位特征。例如,在风险研究时,更加关注破坏性较强的极端尾部风险;在环境问题研究时,更加关注环境污染较高和较低的地区,厘清其内在原因,以便制定相应的对策。通过设置不同的分位点,分位数回归模型可以全面的刻画自变量与因变量之间的关系。

估计结果对偏态、多峰和异常值数据稳健

众所周知,与均值相比,中位数不易受到异常值的影响。因此,相比于普通的线性回归 (均值回归),分位数回归的参数估计也对异常值有天然的「免疫力」,即结果更加稳健。

分位数回归已经被广泛应用于经济、金融、管理、环境等诸多领域,微软学术搜索 显示了一副生机勃勃的画面。

本课程采用「理论+ Stata 实操」的方式,介绍分位数回归的基本思想、结果的解释和可视化展示,继而演示通过两个论文案例来说明其在实证研究中的应用。我们希望能通过此次课程,帮助大家愉快地进入分位数回归的世界,开启一扇新的大门。

2. 课程概览

  • 听课方式: 网络直播。报名后点击邀请码进入在线课堂收看,无需安装任何软件。支持手机、iPad、电脑等。附赠全套Stata重现资料。
  • 直播嘉宾:游万海 老师 (福州大学)
  • 软件/课件: Stata, 提供课程中展示的所有数据和 dofile.
  • 时间/费用:2020 年 4 月 21 日(周二),19:00-21:00,88 元
  • 报名链接连享会 - 分位数回归,亦可直接扫描海报二维码。
  • 课程咨询: 李老师-18636102467(微信同号)

3. 嘉宾简介

游万海,福州大学经济与管理学院副教授,主要研究领域为空间计量模型、分位数回归模型及应用,成果见诸于 World Development, Energy Economics, Economics Letters, Journal of Cleaner Product, 统计研究等。担任 Energy Economics, Economic Modelling 等期刊匿名审稿人。游老师讲授的「文本分析与爬虫专题」受到了学员的一致好评。

4. 课程提要

  • 引言 (3 分钟)
  • 均值与中位数 (12 分钟)
  • 分位数与分位数回归原理 (30 分钟)
  • Stata 实现 (45 分钟)
    • 参数估计:qreg, sqreg, qreg2
    • 结果可视化及经济含义: grqreg
    • 假设检验:分位差异检验 (Wald test)
    • 实例1:中美汇率与美国股市关系研究
    • 实例2:居民收入与食物支出关系研究
  • 面板分位数回归: 基本思想 + Stata 实现 (20 分钟)
  • 其它高阶模型简介 (10 分钟)
    • 分位格兰杰与分位协整
    • 分位 VAR
    • Note: 这部分内容目的在于让大家了解分位数模型的进展,不做深入讲解,也不提供实现代码。

5. 参考文献

  • Koenker R, Hallock K F. Quantile regression[J]. Journal of Economic Perspectives, 2001, 15(4): 143-156.
  • Cade B S, Noon B R. A gentle introduction to quantile regression for ecologists[J]. Frontiers in Ecology and the Environment, 2003, 1(8): 412-420.
  • Buchinsky M. Recent advances in quantile regression models: a practical guideline for empirical research[J]. Journal of Human Resources, 1998: 88-126.
  • Yu K, Lu Z, Stander J. Quantile regression: applications and current research areas[J]. Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statistician), 2003, 52(3): 331-350.
  • Gamper-Rabindran S, Khan S, Timmins C. The impact of piped water provision on infant mortality in Brazil: A quantile panel data approach[J]. Journal of Development Economics, 2010, 92(2): 188-200.
  • You, W. H., Zhu, H. M., Yu, K., & Peng. Democracy, financial openness, and global carbon dioxide emissions: heterogeneity across existing emission levels. World Development, 2015, 66, 189-207.

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