Modelling firm‐size distribution using Box–Cox heteroscedastic regression
利用 Box–Cox 异方差回归建模企业规模分布AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究企业规模分布、回归分位数函数及其置信区间。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
利用 Box–Cox 异方差回归建模企业规模分布
- 研究问题
- Box–Cox 异方差回归能否回答企业规模分布的关键问题，并在分位数函数单调性和区间计算方面提供便利？
- 方法与思路
- 作者使用 Box–Cox 异方差回归重新分析葡萄牙制造企业规模分布，并与此前采用的 Box–Cox 分位数回归方法比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称异方差回归能够回答对照方法的关键问题，估计分位数函数具有单调性，且估计与回归分位数置信区间计算较方便。
- 阅读关注点
- 应核对变换与异方差设定的限制、分位数函数单调性的具体含义，以及两种方法在拟合、区间有效性和计算上的比较。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断比较优势的幅度与稳健性；计算便利和单调性并不自动保证分布设定正确或普遍更优。
原文摘要
Abstract Using the Box–Cox regression model with heteroscedasticity (BCHR), we re‐examine the size distribution of the Portuguese manufacturing firms studied by Machado and Mata ( 2000 ) using the Box–Cox quantile regression (BCQR) method. We show that the BCHR model compares favourably against the BCQR method. In particular, the BCHR model can answer the key questions addressed by the BCQR method, with the advantage that the estimated quantile functions are monotonic. Furthermore, estimation of the BCHR model is straightforward and the confidence intervals of the BCHR regression quantiles are easy to compute. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.