Smoothed Quantile Regression for Panel Data Models with a Mixed Group Structure
| 主讲人 |
Haiqi Li |
简介 |
<p>This study develops a novel framework for estimating common parameters and latent group heterogeneity in panel quantile regression models, where a subset of coefficients share common values across unknown groups. To address challenges from non-differentiable objective functions, we propose a Smoothed Panel Quantile Regression with a Mixed Group Structure (SPQR-MGS) and introduce an innovative penalized K-means method for simultaneous group identification and parameter estimation. Theoretically, this approach consistently recovers the true group structure. While the post-selection estimator exhibits asymptotic normality, we uncover substantial asymptotic bias and consequently develop two bias-correction approaches---analytical and half-panel jackknife---that yield asymptotically unbiased, zero-mean normal distributions. We further extend the methodology to accommodate multi-dimensional group structures. Monte Carlo simulations confirm superior finite-sample performance against benchmark methods. An empirical application to stock return predictability validates the practical utility of our SPQR-MGS framework and penalized K-means in financial econometrics.</p> |
| 时间 |
2025-09-09 (Tuesday) 16:40-18:00 |
地点 |
厦大经济楼C108（线下分会场）、腾讯会议 ID：699 249 807 |
| 讲座语言 |
中文 |
主办单位 |
厦门大学邹至庄经济研究院、厦门大学-中国科学院计量建模与经济政策研究基础科学中心、中国科学院数学与系统科学研究院预测科学研究中心、中国科学院大学经济与管理学院 |
| 承办单位 |
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类型 |
系列讲座 |
| 联系人信息 |
许老师，电话：2182991，邮箱：ysxu@xmu.edu.cn |
主持人 |
洪永淼 |
| 专题网站 |
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专题 |
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| 主讲人简介 |
<p>李海奇，厦门大学经济学博士，现为湖南大学金融与统计学院教授、博士生导师，副院长。曾任美国康奈尔大学经济学系访问学者。目前研究方向为金融计量经济学、金融工程、数据科学等，研究成果发表于经济学国际顶尖和权威期刊以及中文重点期刊，如Journal of Econometrics（3篇），Econometric Theory, Econometric Reviews（2篇），Journal of Futures Markets，《数量经济技术经济研究》《统计研究》《中国管理科学》《计量经济学报》等。曾主持国家自然科学基金项目、教育部人文社科规划基金项目、湖南省自然科学基金杰出青年项目等多项国家和省部级科研项目。曾获得湖南省优秀硕士学位论文指导教师、湖南大学科研标兵、湖南大学优秀教师、湖南大学财经教育基金优秀青年教师奖、湖南大学本科毕业论文优秀指导教师等荣誉或奖励。</p> |
期数 |
“邹至庄讲座”青年学者论坛（第83期） |
