广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2022, Vol. 40 ›› Issue (1): 150-165.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2021060917

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面板数据贝叶斯双惩罚分位回归方法研究

舒婷, 罗幼喜, 李翰芳*   

  1. 湖北工业大学 理学院, 湖北 武汉 430068
  • 收稿日期:2021-06-09 修回日期:2021-06-22 出版日期:2022-01-25 发布日期:2022-01-24
  • 通讯作者: 李翰芳(1979—), 女, 湖北麻城人, 湖北工业大学讲师, 博士。E-mail: 420360735@qq.com
  • 基金资助:
    国家社会科学基金(17BJY210); 湖北省教育厅人文社科重点项目(20D043); 湖北工业大学博士启动基金(BSQD2020103)

Double Penalty Quantile Regression for Panel Data Models Based on Bayesian Method

SHU Ting LUO Youxi LI Hanfang*   

  1. School of Science, Hubei University of Technology, Hubei Wuhan 430068, China
  • Received:2021-06-09 Revised:2021-06-22 Online:2022-01-25 Published:2022-01-24

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摘要： 在面板数据混合效应模型中,大量未知随机效应的存在,给模型参数估计带来极大困难;同时随机误差的分布未知,不同分布下的随机误差会增加模型计算的复杂度,对固定效应与随机效应系数的变量选择与估计带来困难。为了解决这一问题,本文建立贝叶斯双Adaptive Lasso分位回归模型,将Adaptive Lasso惩罚函数同时引入到含固定效应与随机效应的面板数据中,构造参数估计的Gibbs抽样算法。蒙特卡罗模拟结果表明,该方法不仅能准确估计不同面板数据模型的参数系数,还能对重要变量进行选择。

关键词: 双Adaptive Lasso惩罚, Gibbs抽样算法, 分位回归, 随机效应, 贝叶斯方法

Abstract: In the mixed-effects models of panel data, it is difficult to estimate the parameters of the model because of a large number of unknown random effects. At the same time, because the distribution of random errors is unknown, the random errors under different distributions increase the complexity of model computation and bring difficulties to the selection and estimation of variables for the coefficients of fixed and random effects. To solve this problem, this paper establishes a double Bayesian Adaptive Lasso quantile regression model, and introduces the Adaptive Lasso penalty function into the panel data with fixed and random effects at the same time. A Gibbs sampling algorithm for parameter estimation is also constructed. The Monte Carlo simulation results show that the method not only accurately estimates the parameter coefficients of different panel data models, but also allows the selection of important variables.

Key words: double adaptive Lasso penalty, Gibbs sampling algorithm, quantile regression, random effects, Bayesian method

中图分类号: 

  • O212.8
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