分位數迴歸, Oaxaca分解, Quaids模型, 非參數估計程序

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計量經濟圈經濟社會等數據庫合集, 社科研究者的大米(繼續)

今天，咱們「微觀計量研究小組」將爲計量經濟圈的圈友引薦四個實證方面的計量方法和模型：分位數迴歸，Oaxaca分解，Quaids模型和非參數估計模型。咱們以爲，關於這些模型的一些介紹，各位圈友能夠參看中英文論文，所以，就不像以前那樣詳細闡述每個model的specifics.

傳統的迴歸分析研究自變量與因變量的條件指望之間的關係，相應獲得的迴歸模型可由自變量的估計因變量的條件指望；分位數迴歸研究自變量與因變量的條件分位數之間的關係，相應獲得的迴歸模型可由自變量估計因變量的條件分位數。相較於傳統迴歸分析僅能獲得因變量的中間趨勢，份量回歸能夠進一步推論因變量的條件機率分佈。

**quantile regression---------------

qreg h income age ed w //median regression

sqreg h income age ed w, q(.25 .5 .75) reps(50) //quantile regression

test [q25=q50=q75]: income //test equality of coefficients at quantiles 25, 50 and 75

test [q25=q50=q75]: ed

test [q25]income = [q75]income

net install grqreg //install graph for quantile

grqreg, cons ci ols olsci scale(0.75) //quantile graph for coefficients of ols

Blinder-Oaxaca分解是工資差別分解方法的一種，源自對勞動力市場中歧視的度量。該分解方法將組羣之間的工資差別分解爲由個體特徵差別形成的可解釋部分explained和由特徵回報差別帶來的不可解釋的部分unexplained，並把不可解釋的部分歸因於歧視discrimination。

咱們能夠對影響工資收入的各因素創建迴歸模型，而後根據各變量的迴歸係數和這些變量均值的性別差別進行計算。收入的性別差別能夠被分紅兩個部分，便可以被控制在模型中的各因素解釋的部分和純粹由於性別引發的差別，而這徹底因爲性別引發的工資差別在經濟學中被稱之爲「歧視」。

**Blinder-Oaxaca decomposition--------------

search oxaca //安裝程序

oaxaca z s educ age hh female, by(country) noisily relax

oaxaca z s educ age female, by(country) pooled relax

oaxaca z s educ age female, by(country) pooled detail relax

James Banks, Richard Blundell 和 Arthur Lewbel 在 1997 年提出二次型的恩格爾曲線更加符合經濟規律，認爲消費支出份額與消費總支出的對數爲二次型函數關係，對 AIDS 模型進行了擴展，在 AIDS 模 型的基礎上增長一個二次項，稱爲二次型幾乎理 想需求系統(Quadratic Almost Ideal Demand System，QUAIDS) 。這個模型主要用於作消費需求的預測，尤爲是食物需求的預測應用比較常見。

**demand for food----------------

webuse food

summarize

search quaids //按章quaids程序

quaids w1-w4, anot(10) prices(p1-p4) expenditure(expfd) nolog

estat expenditure, atmeans //計算價格支出彈性

matrix elas = r(expelas)

matrix list elas //計算每一個價格的指出彈性

estat uncompensated, atmeans

matrix uncomp = r(uncompelas)

matrix list uncomp //商品A1%的價格變化致使的商品B需求的變化(行)

非參數估計模型，這種模型對變量分佈等假定並非很嚴等，所以能夠說擴展了參數迴歸的應用範圍。非參數迴歸模型的兩種估計方法即局部多項式迴歸和光滑樣。白話一點講，就是非參數估計方法是用數據自己特色來建模，而不是咱們平時設想的那種創建在經濟理論基礎上的模型。

**nonparametric regression------------

webuse lowess1 //lowess smoothing

lowess h1 depth

lowess h1 depth, bwidth(.4)

webuse dui, clear

npregress kernel citations fines //kernel regression

npregress kernel citations fines, predict(mean deriv)

npregress kernel citations fines, kernel(gaussian)

能夠到計量經濟圈社羣進一步訪問交流各類學術問題，這年頭，咱們不能強調一我的的英雄主義，須要多多汲取他人的經驗教訓來讓本身少走彎路。總之，越晚加入計量經濟圈社羣，那麼形勢會越對你不利，believe in us!