报告人： 周亚虹教授（上海财经大学经济学院 院长）
报告题目：内生情形下分位数选择模型的识别和估计
报告时间： 2022年7月6日(周三) 9:30-11:30
腾讯会议： 591-4839-6958
主办单位： 合肥工业大学 安徽高质量发展研究院
支持单位： 中国数量经济学会 《数量经济技术经济研究》杂志社
周亚虹，上海财经大学常任教授，博导，教育部“长江学者”特聘教授，香港科技大学经济学博士，新世纪优秀人才，经济学院院长，上海市领军人才。多次荣获上海市育才奖、上海市研究生优秀成果指导老师，上海财经大学“我心目中的好老师”称号和“教书育人”标兵等荣誉称号。近年来，主持国家自然科学基金重点项目和国家自然科学基金面上项目等多项，在《Journal of Econometrics》、《Journal of Business & Economic Statistics》和《经济研究》等国内外权威期刊发表论文多篇。成果获高等学校科学研究优秀成果奖（人文社会科学）三等奖和上海市哲学社会科学优秀成果奖一等奖等多项科研奖励。内生情形下分位数选择模型的识别和估计
内容简介：
本文讨论了样本选择分位数回归模型中存在内生性问题的模型识别和估计.我们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(例如Copula函数)修正了分位数回归中样本选择问题所产生的选择偏误.同时我们通过控制函数方法解决了模型中的内生性问题,并将原线性模型转换成外生情形的偏线性模型,进而通过半参数方法得到模型的一致估计量.本文给出了模型识别的假设,并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,且给出了估计量的一致性和渐进正态性。通过蒙特卡洛模拟发现估计量在小样本情形下表现良好。
