偏线性分位数选择模型的估计与应用

来源：管理科学学报杂志2025年第9期北京时间：

作者：周亚虹，萧莘玥，金泽群，忻恺，姜帅帅

单位：周亚虹,上海财经大学经济学院;上海财经大学数理经济学教育部重点实验室;上海数学与交叉学科研究院,萧莘玥,上海财经大学经济学院,金泽群,上海财经大学经济学院,忻恺,上海大学经济学院,姜帅帅,上海财经大学经济学院,

摘要：本研究在分位数回归框架下探讨了偏线性分位数模型中存在样本选择时的模型识别与估计问题.为解决分位数回归中因样本选择问题引发的选择偏误，研究通过对结果方程和选择方程中不可观测扰动项的联合分布进行建模(如采用Copula函数)实现了有效修正.文中给出了模型识别的假设，结合分位数回归广义矩估计方法给出了分位数参数(函数)以及Copula参数的估计步骤，并且给出了估计量的一致性和渐近正态性.统计推断方面，研究采用非参数自助法估计标准误，并构建检验统计量来验证非线性设定的合理性.此外，基于控制函数方法，本研究建立了内生线性分位数选择模型与本研究模型之间的联系.通过蒙特卡洛模拟发现估计量在有限样本情形下表现良好.最后，本研究将估计方程和检验方法应用于分析女性教育回报率的实际问题，展现了本模型的实用价值.

关键词：分位数回归; 样本选择; 偏线性; Copula函数