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目次
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《分位數回歸模型及其應用》圍繞分位數估計，以分位數回歸模型為主線，研究了變換可加分位數回歸模型的估計方法和應用、分位數回歸模型在空間數據中的應用以及如何利用鞍點逼近技術求解分位數。變換可加分位數回歸模型既能夠體現出非參數模型的優點，又能克服一般非參數方法的缺點。將分位數回歸思想用于空間數據分析是今年研究的一個熱點，我們對這方面的問題也進行了一些探索。
作者簡介
羅玉波，博士，北京工商大學經濟學院講師。2008年獲得經濟學博士學位。主要研究方向為統計模型及應用，感興趣的領域包括空問數據建模，高維數據分析以及分位數模型等。日前講授課程包括《統計學》，《多元統計分析》等。
目次
第1章 概述
第2章 變換可加分位數回歸
2.1 分位數回歸簡介
2.2 研究現狀
2.3 模型
2.4 模型估計方法和性質
2.4.1 模型估計方法
2.4.2 估計量的相合性
2.5 性質證明
2.5.1 MH估計性質證明
2.5.2 FSE估計性質證明
2.6 模擬和經驗運用
2.6.1 Monte Carlo模擬
2.6.2 經驗數據分析
2.7 討論
第3章 分位數空間自回歸模型
3.1 介紹
3.1.1 空間數據
3.1.2 空間自回歸模型
3.2 模型和IVQR估計
3.3 Bootstrap方法構造置信區間
3.3.1 空間數據的再抽樣
3.3.2 模擬研究
3.4 經驗數據應用
3.5 半參數分位數空間自回歸模型
3.5.1 模型性質討論
3.6 模擬以及經驗應用
3.6.1 Monte Carlo模擬
3.6.2 經驗數據分析
3.7 討論
第4章 鞍點逼近方法用于分位數估計
4.1 介紹
4.2 鞍點逼近的原理和方法
4.2.1 普通鞍點逼近
4.2.2 經驗鞍點逼近
4.2.3 廣義鞍點逼近
4.3 鞍點逼近方法的運用
4.3.1 VaR值估計
4.3.2 廣義卡方型混合分布
4.3.3 獨立逆抽樣下優勢比
4.4 討論
參考文獻
第2章 變換可加分位數回歸
2.1 分位數回歸簡介
2.2 研究現狀
2.3 模型
2.4 模型估計方法和性質
2.4.1 模型估計方法
2.4.2 估計量的相合性
2.5 性質證明
2.5.1 MH估計性質證明
2.5.2 FSE估計性質證明
2.6 模擬和經驗運用
2.6.1 Monte Carlo模擬
2.6.2 經驗數據分析
2.7 討論
第3章 分位數空間自回歸模型
3.1 介紹
3.1.1 空間數據
3.1.2 空間自回歸模型
3.2 模型和IVQR估計
3.3 Bootstrap方法構造置信區間
3.3.1 空間數據的再抽樣
3.3.2 模擬研究
3.4 經驗數據應用
3.5 半參數分位數空間自回歸模型
3.5.1 模型性質討論
3.6 模擬以及經驗應用
3.6.1 Monte Carlo模擬
3.6.2 經驗數據分析
3.7 討論
第4章 鞍點逼近方法用于分位數估計
4.1 介紹
4.2 鞍點逼近的原理和方法
4.2.1 普通鞍點逼近
4.2.2 經驗鞍點逼近
4.2.3 廣義鞍點逼近
4.3 鞍點逼近方法的運用
4.3.1 VaR值估計
4.3.2 廣義卡方型混合分布
4.3.3 獨立逆抽樣下優勢比
4.4 討論
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