单指标模型的加权复合分位数回归

摘要

加权复合分位数回归(WCQR)是在分位数回归基础上发展起来的一种稳健估计,并且其效率与半参数极大似然估计几乎相同,因而越来越受到人们的关注。近年来,WCQR方法已经被推广到了单指标模型中,但是目前单指标模型的WCQR方法都涉及到算法的迭代问题,其严重影响运算速度。为解决以上问题,本文提出一种非迭代的估计算法,并给出估计量的渐近分布。最后通过模拟和实证研究验证了本文所提出方法的有效性。