文献类型：期刊文章

作　　者：陈建宝[1] 丁军军[1]

机构地区：[1]厦门大学宏观经济研究中心,福建厦门361005

出　　处：《统计与信息论坛》

基　　金：教育部人文社科重点研究基地基金项目<中国地区间收入分配差异与劳动力转移的经济增长效应分析>(07JJD790145);教育部人文社科研究基金项目<数据挖掘中关联规则的统计研究和应用>(2006JA910003)

年　　份：2008

卷　　号：23

期　　号：3

起止页码：89-96

语　　种：中文

收录情况：CSSCI、CSSCI2008_2009、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：普通最小二乘回归建立了在自变量X=x下因变量Y的条件均值与X的关系的线性模型。而分位数回归(Quantile Regression)则利用自变量X和因变量Y的条件分位数进行建模。与普通的均值回归相比,它能充分反映自变量X对于因变量Y的分布的位置、刻度和形状的影响,有着十分广泛的应用,尤其是对于一些非常关注尾部特征的情况。文章介绍了分位数回归的概念以及分位数回归的估计、检验和拟合优度,回顾了分位数回归的发展过程以及其在一些经济研究领域中的应用,最后做了总结。

关 键 词：OLS回归 分位数回归 估计  检验  应用  

分 类 号：O212] F222.3[数学类]