部分线性分位数回归模型的平均估计

模型平均估计可对不同候选模型中的参数估计量进行加权平均,能有效提高参数估计的精度,在经济、金融和管理等领域有着广泛应用。为提高部分线性分位数回归模型的参数估计效果,本文构造了基于兴趣参数的模型平均估计量并探究了其大样本性质。首先,利用B样条近似非参数函数,并通过极小化分位数损失函数来得出各候选模型的回归系数估计量,在局部误设定框架下推导了系数估计量的渐近分布;其次,基于候选模型中兴趣参数的估计构造出了模型平均估计量,并得出其渐近性质;最后,推导了覆盖真实参数的概率趋近于名义水平的置信区间。本文研究不仅丰富了平均估计的渐近分布理论,而且为兴趣参数构造了合适的置信区间。