【摘 要】
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传统分位数回归(QR)可以帮助研究者了解在扰动项的不同分布位置上,解释变量对因变量的异质性边际影响,因而在实证研究中具有广泛的应用.然而,QR估计结果的阐释依赖于不可
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传统分位数回归(QR)可以帮助研究者了解在扰动项的不同分布位置上,解释变量对因变量的异质性边际影响,因而在实证研究中具有广泛的应用.然而,QR估计结果的阐释依赖于不可观察扰动项的经济学意义.本文提出一种改进后的分位数回归方法(以下简称GQR).GQR的优点是能够直接识别并估计因变量位于某一水平上(Y=y)时,解释变量对因变量的平均边际影响.GQR不但刻画了解释变量对因变量的异质性效应,而且在某些场合下,GQR具有更为清晰的经济学解释.本文研究了GQR的识别、估计与推断步骤.数值模拟结果表明估计量具有良好的有限样本性质.文章还进一步讨论了OLS、QR与GQR三者的区别和联系.最后,本文运用GQR方法研究了房价上涨对家庭消费的异质性影响作用,以及哪些人最受益于最低工资标准的提高.结果 表明,GQR方法能较好地捕捉政策效应的异质性.
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