摘 要：在縱向數(shù)據(jù)處理中，隨機(jī)效應(yīng)模型是使用頻率非常高的模型之一。本文主要采用復(fù)合分位數(shù)回歸估計(jì)的方法，在對(duì)其參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的同時(shí)，證明了此估計(jì)漸近正態(tài)性。經(jīng)模擬研究，比對(duì)了中位數(shù)回歸估計(jì)、傳統(tǒng)最小二乘估計(jì)和復(fù)合分位數(shù)回歸估計(jì)三種估計(jì)的精度，模擬結(jié)果顯示，在樣本有限的情況下，本文所提出的方法對(duì)隨機(jī)效應(yīng)模型的參數(shù)估計(jì)是有效的，尤其當(dāng)模型誤差項(xiàng)不遵循高斯分布時(shí)，復(fù)合分位數(shù)回歸估計(jì)的實(shí)用性是明顯的。

關(guān)鍵詞：隨機(jī)效應(yīng)模型; 復(fù)合分位數(shù)回歸估計(jì); 最小二乘估計(jì); 分位數(shù)回歸估計(jì)

中圖分類號(hào)：U491

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

隨機(jī)效應(yīng)模型的一般形式為：

yit=xTitβ+αi+εit（1）

其中xit=（xit，1，xit，2，…，xit，p）T為p維協(xié)變量，β=（β1，β2，…，βp）為回歸系數(shù)向量，yit為響應(yīng)變量，αi稱為隨機(jī)效應(yīng)，是用來(lái)刻畫一些不可觀測(cè)的因素引起的個(gè)體間差異，εit是隨機(jī)誤差。在隨機(jī)效應(yīng)模型中，一般假設(shè)E（αi）=0，Var（αi）=σ2α相互獨(dú)立的同時(shí)，與εit相互獨(dú)立;E（εit）=0，Var（εit）=σ2ε，且相互獨(dú)立。

模型（1）的主要優(yōu)點(diǎn)在于，在一定條件下提供了對(duì)個(gè)體進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的可能性。為了解決此模型估計(jì)的參數(shù)估計(jì)問(wèn)題，大部分的文獻(xiàn)通過(guò)普通最小二乘和加權(quán)最小二乘等方式來(lái)解決此問(wèn)題，舉例說(shuō)，最小二乘估計(jì)計(jì)算簡(jiǎn)單，其得到的結(jié)果擁有令人滿意的表達(dá)式，尤其是在誤差項(xiàng)遵循常態(tài)分布的前提下，最小二乘估計(jì)是有效的，而且是一致最小方差無(wú)偏估計(jì)。但是實(shí)際數(shù)據(jù)往往不滿足方差相等、獨(dú)立并服從正態(tài)分布等嚴(yán)苛條件。隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展以及各種行業(yè)之間相互影響，我們所面臨的數(shù)據(jù)維度不僅大還結(jié)構(gòu)復(fù)雜，通過(guò)最小二乘估計(jì)無(wú)法滿足現(xiàn)階段所需理想的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

于是，加拿大學(xué)者KOENKER提出了一種回歸估計(jì)，就是分位數(shù)回歸估計(jì)，目的是為了擺脫最小二乘估計(jì)的局限性，更廣泛的將中位數(shù)回歸應(yīng)用于所有的分位數(shù)中。使用條件分位數(shù)來(lái)進(jìn)行建模，使最小二乘估計(jì)最小化平方誤差的思想變?yōu)樽钚』訖?quán)的絕對(duì)誤差，該方法可以刻畫解釋變量隨響應(yīng)變量變動(dòng)的大體特征，呈現(xiàn)響應(yīng)變量在不同分位點(diǎn)下的條件分布函數(shù)。分位數(shù)回歸有眾多優(yōu)勢(shì)，它既不需要誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布，也對(duì)異常值不敏感，甚至可以擬合響應(yīng)變量任何分位點(diǎn)的回歸方程，因此具有很好的穩(wěn)健性，在各個(gè)模型的估計(jì)中被廣泛運(yùn)用，例如，WU[1]在研究單指標(biāo)模型的估計(jì)問(wèn)題時(shí)，使用了分位數(shù)回歸估計(jì);YANG[2]應(yīng)用分位數(shù)回歸研究了變系數(shù)單指標(biāo)模型的參數(shù)估計(jì)和變量選擇問(wèn)題;KONEKER[3]更是史無(wú)前例的將分位數(shù)回歸方法應(yīng)用到縱向數(shù)據(jù)中，并指出對(duì)于固定效應(yīng)模型，在進(jìn)行分位數(shù)回歸時(shí)，將L1懲罰項(xiàng)加入到目標(biāo)函數(shù)中，并在估計(jì)未知參數(shù)時(shí)使用懲罰函數(shù)法;WANG[4]在探究面板數(shù)據(jù)中固定效應(yīng)模型的經(jīng)驗(yàn)似然估計(jì)值的過(guò)程中，分位數(shù)得分函數(shù)被平滑經(jīng)驗(yàn)似然估計(jì)過(guò)程所替代，從而得到經(jīng)驗(yàn)對(duì)數(shù)似然率和極大經(jīng)驗(yàn)似然函數(shù)。CANAY[5]在去除面板數(shù)據(jù)模型中的固定效應(yīng)時(shí)，采用了一種簡(jiǎn)潔的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，之后利用分位數(shù)回歸預(yù)估模型中的參數(shù)，同時(shí)還驗(yàn)證了該估計(jì)量的一致性和漸進(jìn)正態(tài)性;KATO[6]以與非線性面板數(shù)據(jù)的研究相似為前提，研究面板數(shù)據(jù)下固定效應(yīng)分位數(shù)回歸模型估計(jì)的一致性和漸進(jìn)正態(tài)性條件，得出一個(gè)結(jié)論，即參數(shù)估計(jì)量的一致性;何曉霞等[7]利用分位數(shù)回歸研究了縱向數(shù)據(jù)下回歸模型的參數(shù)估計(jì)和變量選擇問(wèn)題。根據(jù)以上文獻(xiàn)得知，即便分位數(shù)回歸可以融合多條曲線，但在實(shí)際問(wèn)題中卻存在部分分位點(diǎn)偏離過(guò)大的問(wèn)題，因此，ZOU和YUAN[8]通過(guò)綜合考慮將多個(gè)分位點(diǎn)，第一次提出了復(fù)合分位數(shù)回歸估計(jì)，得到了回歸系數(shù)β一個(gè)精度更高的估計(jì)。王琪鋒[9]將復(fù)合分位數(shù)回歸應(yīng)用到線性時(shí)間序列數(shù)據(jù)中;王江峰[10]在左截?cái)鄶?shù)據(jù)下研究了非參數(shù)模型的復(fù)合分位數(shù)回歸估計(jì);呂亞召[11]利用復(fù)合分位數(shù)回歸研究了部分線性單指標(biāo)模型的變量選擇問(wèn)題;JIANG[12]將復(fù)合分位數(shù)回歸應(yīng)用到DTARCH模型中;JIANG[13]將復(fù)合分位數(shù)回歸應(yīng)用到具有重尾自相關(guān)誤差的線性模型中;CHEN[14]利用復(fù)合分位數(shù)回歸估計(jì)半?yún)?shù)模型中的未知函數(shù)與參數(shù);JIANG[15]將加權(quán)復(fù)合分位數(shù)回歸估計(jì)引入到部分線性變系數(shù)模型中;徐潔和楊宜平[16]首次將復(fù)合分位回歸應(yīng)用到縱向數(shù)據(jù)中，研究了固定效應(yīng)模型的復(fù)合分位數(shù)回歸估計(jì)，在一定正則條件的前提下，證明了該估計(jì)的大樣本漸近正態(tài)性質(zhì)。

本文基于復(fù)合分位數(shù)回歸方法研究了縱向數(shù)據(jù)下隨機(jī)效應(yīng)模型的參數(shù)估計(jì)，首先，給出該估計(jì)的定義與在該模型下的目標(biāo)函數(shù);再次，證明了在隨機(jī)效應(yīng)模型下的復(fù)合分位數(shù)回歸估計(jì)的大樣本漸近正態(tài)性質(zhì);最后，通過(guò)模擬研究了該估計(jì)量的有限樣本性質(zhì)，同時(shí)，與最小二乘估計(jì)、中位數(shù)估計(jì)結(jié)果的精度做比較。

4 結(jié)論

本文通過(guò)引入了復(fù)合分位數(shù)回歸方法來(lái)估計(jì)隨機(jī)效應(yīng)模型的未知參數(shù)，得出的結(jié)論如下：

（1）在隨機(jī)效應(yīng)模型中，利用復(fù)合分位數(shù)回歸估計(jì)來(lái)估計(jì)未知參數(shù)，滿足大樣本性質(zhì)。

（2）在樣本量相同的情況下，復(fù)合分位數(shù)回歸比中位數(shù)回歸和均值回歸的精度高，效果優(yōu)。隨著樣本量的增加，所有估計(jì)的精度均增加，但是復(fù)合分位數(shù)回歸效果最好。隨著復(fù)合分位點(diǎn)的增加，復(fù)合分位數(shù)回歸的精度也隨著增加。

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（責(zé)任編輯：于慧梅）