论文摘要
传统分位数回归(QR)可以帮助研究者了解在扰动项的不同分布位置上,解释变量对因变量的异质性边际影响,因而在实证研究中具有广泛的应用。然而,QR估计结果的阐释依赖于不可观察扰动项的经济学意义。本文提出一种改进后的分位数回归方法(以下简称GQR)。GQR的优点是能够直接识别并估计因变量位于某一水平上(Y=y)时,解释变量对因变量的平均边际影响。GQR不但刻画了解释变量对因变量的异质性效应,而且在某些场合下,GQR具有更为清晰的经济学解释。本文研究了GQR的识别、估计与推断步骤。数值模拟结果表明估计量具有良好的有限样本性质。文章还进一步讨论了OLS、QR与GQR三者的区别和联系。最后,本文运用GQR方法研究了房价上涨对家庭消费的异质性影响作用,以及哪些人最受益于最低工资标准的提高。结果表明,GQR方法能较好地捕捉政策效应的异质性。
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文章来源
类型: 国内会议
作者: 张征宇,孙广亚,杨超,周亚虹
关键词: 分位数回归,平均处理效应,异质性,房价,最低工资
来源: 中国数量经济学会2019年年会 2019-10-18
年度: 2019
分类: 基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,经济体制改革
单位:
分类号: F299.23;F126.1;O212.1
DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.076273
页码: 111-135
总页数: 25
文件大小: 1228k
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