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半参数模型既含有参数分量,又含有非参数分量,比单纯的参数模型具有更强的解释性和灵活性。但在分析实际问题时,数据往往含有内生变量,如果忽略内生变量的影响,则会造成估计有偏。因此针对半参数模型,如何消除内生性变量的影响是本文所讨论的问题。
本文针对含有内生性解释变量的半参数回归模型,提出了基于工具变量的半参数模型的分位数回归估计。在估计过程中,首先是通过引入工具变量来处理解释变量中存在的内生性问题,从而消除解释变量的内生性;其次,采用三步估计过程获得参数分量和非参数分量估计。第一步,把模型中的参数部分视为非参数形式,采用局部线性分位数回归方法获得非参数分量的初始估计;第二步,基于非参数分量的初始估计,利用分位数回归构造兴趣参数的估计;第三步,采用局部线性分位数回归更新非参数分量的估计。然后在一些正则条件下,给出了参数分量和非参数分量估计的渐近性质,进一步模拟研究了本文方法的有限样本性质。最后,利用本文提出的估计方法探究了环境污染对重庆市城乡居民收入差距的影响,选取年降水量作为工具变量,结果表明环境污染对城乡收入差距产生正向的影响,即环境污染越严重其城乡居民收入差距越大。
本文针对含有内生性解释变量的半参数回归模型,提出了基于工具变量的半参数模型的分位数回归估计。在估计过程中,首先是通过引入工具变量来处理解释变量中存在的内生性问题,从而消除解释变量的内生性;其次,采用三步估计过程获得参数分量和非参数分量估计。第一步,把模型中的参数部分视为非参数形式,采用局部线性分位数回归方法获得非参数分量的初始估计;第二步,基于非参数分量的初始估计,利用分位数回归构造兴趣参数的估计;第三步,采用局部线性分位数回归更新非参数分量的估计。然后在一些正则条件下,给出了参数分量和非参数分量估计的渐近性质,进一步模拟研究了本文方法的有限样本性质。最后,利用本文提出的估计方法探究了环境污染对重庆市城乡居民收入差距的影响,选取年降水量作为工具变量,结果表明环境污染对城乡收入差距产生正向的影响,即环境污染越严重其城乡居民收入差距越大。