羅登菊 戴家佳 羅興甸

摘 要：在縱向數(shù)據(jù)處理中，隨機效應(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)回歸估計的方法，在對其參數(shù)進行估計的同時，證明了此估計漸近正態(tài)性。經(jīng)模擬研究，比對了中位數(shù)回歸估計、傳統(tǒng)最小二乘估計和復(fù)合分位數(shù)回歸估計三種估計的精度，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隨機效應(yīng)模型的參數(shù)估計是有效的，尤其當模型誤差項不遵循高斯分布時，復(fù)合分位數(shù)回歸估計的實用性是明顯的。

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

中圖分類號：U491

文獻標識碼： A

隨機效應(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稱為隨機效應(yīng)，是用來刻畫一些不可觀測的因素引起的個體間差異，εit是隨機誤差。在隨機效應(yīng)模型中，一般假設(shè)E（αi）=0，Var（αi）=σ2α相互獨立的同時，與εit相互獨立;E（εit）=0，Var（εit）=σ2ε，且相互獨立。

模型（1）的主要優(yōu)點在于，在一定條件下提供了對個體進行統(tǒng)計推斷的可能性。為了解決此模型估計的參數(shù)估計問題，大部分的文獻通過普通最小二乘和加權(quán)最小二乘等方式來解決此問題，舉例說，最小二乘估計計算簡單，其得到的結(jié)果擁有令人滿意的表達式，尤其是在誤差項遵循常態(tài)分布的前提下，最小二乘估計是有效的，而且是一致最小方差無偏估計。但是實際數(shù)據(jù)往往不滿足方差相等、獨立并服從正態(tài)分布等嚴苛條件。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，通過最小二乘估計無法滿足現(xiàn)階段所需理想的統(tǒng)計結(jié)果。

于是，加拿大學者KOENKER提出了一種回歸估計，就是分位數(shù)回歸估計，目的是為了擺脫最小二乘估計的局限性，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)來進行建模，使最小二乘估計最小化平方誤差的思想變?yōu)樽钚』訖?quán)的絕對誤差，該方法可以刻畫解釋變量隨響應(yīng)變量變動的大體特征，呈現(xiàn)響應(yīng)變量在不同分位點下的條件分布函數(shù)。分位數(shù)回歸有眾多優(yōu)勢，它既不需要誤差項服從正態(tài)分布，也對異常值不敏感，甚至可以擬合響應(yīng)變量任何分位點的回歸方程，因此具有很好的穩(wěn)健性，在各個模型的估計中被廣泛運用，例如，WU[1]在研究單指標模型的估計問題時，使用了分位數(shù)回歸估計;YANG[2]應(yīng)用分位數(shù)回歸研究了變系數(shù)單指標模型的參數(shù)估計和變量選擇問題;KONEKER[3]更是史無前例的將分位數(shù)回歸方法應(yīng)用到縱向數(shù)據(jù)中，并指出對于固定效應(yīng)模型，在進行分位數(shù)回歸時，將L1懲罰項加入到目標函數(shù)中，并在估計未知參數(shù)時使用懲罰函數(shù)法;WANG[4]在探究面板數(shù)據(jù)中固定效應(yīng)模型的經(jīng)驗似然估計值的過程中，分位數(shù)得分函數(shù)被平滑經(jīng)驗似然估計過程所替代，從而得到經(jīng)驗對數(shù)似然率和極大經(jīng)驗似然函數(shù)。CANAY[5]在去除面板數(shù)據(jù)模型中的固定效應(yīng)時，采用了一種簡潔的數(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)，同時還驗證了該估計量的一致性和漸進正態(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)回歸模型估計的一致性和漸進正態(tài)性條件，得出一個結(jié)論，即參數(shù)估計量的一致性;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)估計和變量選擇問題。根據(jù)以上文獻得知，即便分位數(shù)回歸可以融合多條曲線，但在實際問題中卻存在部分分位點偏離過大的問題，因此，ZOU和YUAN[8]通過綜合考慮將多個分位點，第一次提出了復(fù)合分位數(shù)回歸估計，得到了回歸系數(shù)β一個精度更高的估計。王琪鋒[9]將復(fù)合分位數(shù)回歸應(yīng)用到線性時間序列數(shù)據(jù)中;王江峰[10]在左截斷數(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;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模型的變量選擇問題;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，在一定正則條件的前提下，證明了該估計的大樣本漸近正態(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)下隨機效應(yīng)模型的參數(shù)估計，首先，給出該估計的定義與在該模型下的目標函數(shù);再次，證明了在隨機效應(yīng)模型下的復(fù)合分位數(shù)回歸估計的大樣本漸近正態(tài)性質(zhì);最后，通過模擬研究了該估計量的有限樣本性質(zhì)，同時，與最小二乘估計、中位數(shù)估計結(jié)果的精度做比較。

4 結(jié)論

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

（1）在隨機效應(yīng)模型中，利用復(fù)合分位數(shù)回歸估計來估計未知參數(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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（責任編輯：于慧梅）