Functional-Coefficient Quantile Regression for Panel Data with Latent Group Structure
具有潜在组结构的面板函数系数分位数回归AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确结合面板数据、个体效应和分位数函数系数估计，直接对应面板与分位数方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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具有潜在组结构的面板函数系数分位数回归
- 研究问题
- 在允许横截面与时间依赖的大面板中，如何识别异质分位数回归的潜在组结构，并减少需要估计的非参数函数系数数量？
- 方法与思路
- 作者先估计个体局部线性分位数系数，再用凝聚聚类识别分组、比率准则选择组数，最后通过分组后局部线性平滑估计组系数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，组数与组结构估计具有一致性，分组后估计具有渐近正态性；英国地方房价应用揭示不同分位点存在不同同质性结构。
- 阅读关注点
- 应核对组间分离条件、两类依赖的限制、比率准则及平滑参数选择，并检查分组误差如何进入后续系数估计与推断。
- 阅读边界
- 仅依据所给 OpenAlex 版本摘要；一致性条件、具体归一化速率和房价结果未说明，不能把潜在分组解释为因果机制或推断刊本变化。
原文摘要
This paper considers estimating functional-coefficient models in panel quantile regression with individual effects, allowing the cross-sectional and temporal dependence for large panel observations. A latent group structure is imposed on the heterogenous quantile regression models so that the number of nonparametric functional coefficients to be estimated can be reduced considerably. With the preliminary local linear quantile estimates of the subject-specific functional coefficients, a classic agglomerative clustering algorithm is used to estimate the unknown group structure and an easy-to-implement ratio criterion is proposed to determine the group number. The estimated group number and structure are shown to be consistent. Furthermore, a post-grouping local linear smoothing method is introduced to estimate the group-specific functional coefficients, and the relevant asymptotic normal distribution theory is derived with a normalisation rate comparable to that in the literature. The developed methodologies and theory are verified through a simulation study and showcased with an application to house price data from UK local authority districts, which reveals different homogeneity structures at different quantile levels.