管理的研究方法论-CH04-分位数局部调整模型及应用.ppt

合肥工业大学分位数局部调整模型及应用许启发管理学院 2011年09月15日 目 录 一、为什么要做分位数回归 传统回归模型的局限 回归函数: 只是条件分布的均值; 条件方差: 方差大小？（代表性）；常数?(同方差假设); 条件分布: 正态?(古典假定) 一、为什么要做分位数回归 一、为什么要做分位数回归 一、为什么要做分位数回归 (线性)分位数回归模型 (Koenker Bassett, 1982) 或者写成 这里的 其中 三、分位数回归的功能 分位数回归适应一类更广泛的数据 分位数回归估计结果更加稳健 分位数回归结果能够更加细致地描述解释变量与被解释变量之间关系 分位数回归不同于分组回归 分位数回归不是万能的!!! 三、分位数回归的功能 分位数回归不同于分组回归 四、分位数回归研究进展 理论研究进展 分位数自回归分析 时间序列分位数回归分析 分位数协整与误差校正模型 分位数因果关系 面板数据的分位数回归 审查数据分位数回归 非线性分位数回归分析 非参数分位数回归分析 四、分位数回归研究进展 四、分位数回归研究进展 四、分位数回归研究进展 应用研究进展 劳动经济学：教育回报、劳动力市场歧视等 经济学：财富分配、失业持续时间、需求函数估计等 金融学：VaR、共同基金投资类型指数模型等 环境科学 生态学 医学 社会学 五、我们的研究工作进展 分位数局部调整模型及应用 收入增长、分配公平与贫困减少 工资谈判、教育回报与性别歧视——基于动态Mincer方程的实证 Quantile regression analysis of Phillips curve Quantile regression analysis of error correction model Impulse response analysis within quantile regression 六、分位数局部调整模型及应用 研究动机 Chow(1966)和Goldfeld(1973)最早提出了均值局部调整模型 模型由两个方程构成 模型解释 六、分位数局部调整模型及应用 模型设计 均值局部调整模型 分位数局部调整模型 六、分位数局部调整模型及应用 模型释义 分位数局部调整模型包容了均值局部调整模型 分位数局部调整模型能够揭示响应变量条件分布的完整信息 调整系数体现从实际水平到最优水平的调整速度，调整系数越大、则调整速度越快 等斜率与对称性检验 六、分位数局部调整模型及应用 模型估计 点估计 bootstrap置信区间 六、分位数局部调整模型及应用 模型预测 条件分布预测 条件密度预测 六、分位数局部调整模型及应用 基于条件密度的描述统计 六、分位数局部调整模型及应用 模型应用 数据选取 中国货币需求分位数局部调整模型 六、分位数局部调整模型及应用 模型应用 货币供应预测 六、分位数局部调整模型及应用 模型应用 货币供应预测 六、分位数局部调整模型及应用 模型应用 货币供应预测 六、分位数局部调整模型及应用 模型应用 货币供应预测 六、分位数局部调整模型及应用 模型应用 最优货币需求预测 六、分位数局部调整模型及应用 模型应用 最优货币需求预测 六、分位数局部调整模型及应用 模型应用 最优货币需求预测 六、分位数局部调整模型及应用 结论 理论贡献 第一，提出了一个新的经济计量模型：分位数局部调整模型。新模型能够包容均值局部调整模型。 第二，一并给出了模型的数学表示、经济含义、参数估计与预测技术等。 第三，分位数局部调整模型全面提升了局部调整模型的功能，既能够刻画响应变量为实现最优均衡进行动态调整的调整速度与调整方式，又能够揭示处于最优均衡时响应变量条件分布的全景信息。 六、分位数局部调整模型及应用 结论 实证结果 第一，货币需求的收入弹性、利率弹性并非常数，在货币需求不同阶段它们有不同的表现； 第二，货币需求不同阶段，无论是M1还是M2，货币调整速度显著不同，同时M2的调整方式呈现非对称性； 第三，M1存在货币失踪之谜的现象，而M2却在其条件密度第一个最优区域实现了供求均衡，不过如果货币需求进一步扩大，M2将会在一个更高的水平上实现均衡，这要求M2的调整力度必须加大； 第四，最优货币需求条件分布较为分散，这为央行制定货币政策预留了足够的空间，央行可以根据需要在货币需求旺盛或不足两个不同时期，分别关注条件上尾分位数与条件下尾分位数的变动，有针对性地调整货币政策。 一 为什么要做分位数回归? 三 分位数回归有哪些功能? 四 分位数回归理论与应用研究进展 二 什么是分位数回归? 五 我们的研究工作进展 二、什么是分位数回归 二、什么是分位数回归 γ γ * *