《表5 参数在不同分位点下的回归结果》
注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著水平上显著。
Koenker Roger和Bassett Gilbert提出了分位数回归的思想[15]。与传统的最小二乘估计相比,当数据呈现尖峰或厚尾的分布,或数据不再符合正态分布时,分位数回归估计量更具稳健性,且该方法强调条件分位数的变化,可以通过不同分位点度量被解释变量条件分布的全貌[16]。文中基于0.1-0.9分位点下对模型进行估计,探究不同水平户籍人口变量对开发商土地购置面积的影响差异性,其估计结果如表5所示。
图表编号 | XD00162850400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.05.20 |
作者 | 张海永、朱盼盼 |
绘制单位 | 滁州学院数学与金融学院、滁州学院数学与金融学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |