具有交互固定效应的正则分位数回归

冯俊龙

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摘要：本文研究了具有交互固定效应的大$N$和大$T$条件分位数面板数据模型。我们提出了一种核范数惩罚估计，用于估计协变量和由固定效应形成的低秩矩阵上的系数。该估计器解决了凸极小化问题，不需要预先估计固定效应的数量。它还允许协变量的数量随着$N$和$T$缓慢增长。我们导出了在分位数水平上一致保持的估计量的误差界。界的阶意味着估计量的一致一致性，并且对于低阶分量几乎是最优的。给定误差界，我们还提出了在任何分位数水平上固定效应数的一致估计。为了推导误差界，我们在原始假设下发展了新的理论论点，并得到了可能有独立意义的随机矩阵的新结果。我们通过蒙特卡罗模拟验证了估计器的性能。

日期：2019-10，2021-03修订
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