【摘 要】
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本文针对固定删失分位数回归模型中的变点问题提出一种新的检测方法;基于观测值的有效子集信息和分位数目标函数的次梯度提出检验统计量.在原假设下,本文得到检验统计量的渐
【机 构】
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上海财经大学统计与管理学院; 上海大学经济学院; 山东财经大学统计学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:11601313和11571218);全国统计科学研究(批准号:2017LY32);上海市高校青年培养资助计划(批准号:ZZSD15107)资助项目
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本文针对固定删失分位数回归模型中的变点问题提出一种新的检测方法;基于观测值的有效子集信息和分位数目标函数的次梯度提出检验统计量.在原假设下,本文得到检验统计量的渐近性质,并且通过模拟方法得到渐近分布的临界值.由于本文提出的方法仅需要在原假设下拟合模型,所以其在计算上更加有效.此外,相比较于传统的Powell方法,数值模拟研究发现本文提出的方法在有限样本的条件下有相近功效及更高的计算效率.最后,本文分析了一组美国居民收入数据集来展示所提方法的实际应用表现.
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