首先我并不是統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)類專業(yè)的，對(duì)很多統(tǒng)計(jì)模型搞不明白的，下文所寫也僅是學(xué)渣的學(xué)習(xí)筆記吧，都是些基礎(chǔ)操作，希望能幫到忙吧。

從畢業(yè)論文角度出發(fā)的分位數(shù)回歸模型分享：

我是一個(gè)文科類、經(jīng)濟(jì)類的專業(yè)，我的畢業(yè)論文選擇的是面板分位數(shù)回歸模型。這個(gè)模型其實(shí)跟普通OLS差不多，但這個(gè)模型的逼格感覺比OLS高很多。我覺得類似于我專業(yè)的本科畢業(yè)論文用分位數(shù)回歸模型還是很香的。

關(guān)于這個(gè)回歸辦法直接在網(wǎng)上能找到很多學(xué)習(xí)資料的，我也是在寫論文時(shí)從零開始學(xué)習(xí)這個(gè)模型的。下面這個(gè)推文就很好用，包含了最基礎(chǔ)的分位數(shù)回歸的stata代碼。

計(jì)量專欄（三十七）-分位數(shù)回歸（Quantile Regression）?mp.weixin.qq.com

還有可以康康張曉峒教授的分位數(shù)回歸講義，很行的這個(gè)講義，包含了各種檢驗(yàn)以及eviews軟件操作步驟

3-分位數(shù)回歸.doc?max.book118.com

文章實(shí)證框架可以參考：

1、變量選擇

包含單位根檢驗(yàn)和描述性統(tǒng)計(jì)分析

2、模型選擇

包含混合效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型的選擇，很多文獻(xiàn)使用豪斯曼檢驗(yàn)進(jìn)行檢驗(yàn)，搜搜相關(guān)文獻(xiàn)學(xué)一學(xué)就成

3、實(shí)證部分

包含95%置信區(qū)間曲線圖、實(shí)證分析等

因?yàn)槲业奈恼轮氐玫健安町悺边@樣的結(jié)論，所以做了斜率相等性檢驗(yàn)。有的文章還做了斜率對(duì)稱性檢驗(yàn)，可以看看張曉峒教授的講義。

至于為什么做斜率相等檢驗(yàn)，可以看看學(xué)霸給我文章的批注。一開始我也是似懂非懂，看了其他文章就能明白一些啦，也叫Wald檢驗(yàn)。

4、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

關(guān)于穩(wěn)健性檢驗(yàn)有很多種辦法，比如替換變量呀，換方法實(shí)證呀，很多，自己搜搜論壇就行

斜率相等性檢驗(yàn)（Wald檢驗(yàn)）的操作。

stata可以做斜率相等性檢驗(yàn)，但是給出的結(jié)果很簡單，并沒有給出wald統(tǒng)計(jì)量(還有stata也不能給出LM, LR這些統(tǒng)計(jì)量）。命令可以參考：

sqreg y x1 x2, quantiles(.25 .75) test [q25]x1 = [q75]x1

stata給出的結(jié)果很奇怪，比如我 test [q0.1=q0.2=q0.3=q0.4]:x1 返回了結(jié)果是q0.1-q0.2的、q0.1-q0.3的、q0.1-q0.4的結(jié)果。

我文章采用eviews做這個(gè)檢驗(yàn)，當(dāng)時(shí)在找資料時(shí)就發(fā)現(xiàn)特別少，大多都是領(lǐng)到門口，怎么進(jìn)還得自己摸索。所以我才想寫下這個(gè)分享的。

1、我看到經(jīng)管之家那個(gè)論壇上有人說eviews不能做面板分位數(shù)回歸的，我用的7.2版本，其實(shí)是可以，只要導(dǎo)入數(shù)據(jù)的時(shí)候選擇panel數(shù)據(jù)即可，但是每次只能做一個(gè)分位點(diǎn)，相比之下，還是stata一下子出所有結(jié)果方便點(diǎn)。導(dǎo)入數(shù)據(jù)可以參考下面的操作，使用excel炒雞簡單的

【視頻操作】面板數(shù)據(jù)輸入 -《手把手教你EViews軟件操作與案例分析》系列30?mp.weixin.qq.com

期間鬧了一個(gè)笑話：我前面沒考慮做斜率相等性檢驗(yàn)用的都是stata, 是不用自己加c常數(shù)項(xiàng)的，到了最后被批注需要做這個(gè)檢驗(yàn)才用起了eviews, 一開始沒加c這個(gè)常數(shù)項(xiàng)就回歸，發(fā)現(xiàn)eviews回歸的結(jié)果跟stata的大不一樣，然后我慌了。搗鼓了很久才知道自己沒加常數(shù)項(xiàng)，因此我在經(jīng)管上搜為什么就發(fā)現(xiàn)了有人說eviews不能做面板分位數(shù)回歸。其實(shí)兩個(gè)軟件的回歸結(jié)果是差不多的，操作正確即可。帶上這個(gè)話題#eviews和stata的分位數(shù)回歸結(jié)果不一樣，有可能是因?yàn)閑views回歸沒加上c常數(shù)項(xiàng)#

2、做完分位數(shù)回歸之后，選擇view - quantile process - Slope Equality Test

（1）默認(rèn)方式填數(shù)字n，則會(huì)輸出1/n, 2/n, ......, (n-1)/n分位數(shù)的比較

（2）選擇user-specified quantiles時(shí)，填寫 0.1 0.2 0.3 0.4 （中間有空格）則會(huì)返回0.1 0.2、0.2 0.3、0.3 0.4這三個(gè)比較結(jié)果。結(jié)果如下：

可以看到specification是整個(gè)回歸的式子

3、另外我有個(gè)疑問，斜率相等性檢驗(yàn)出來的Wald統(tǒng)計(jì)量的是一整個(gè)方程，而不是單純一個(gè)變量，除非是一元的。我看到有幾篇碩論的模型是多元的，在Wald檢驗(yàn)的時(shí)候給出的結(jié)果是一個(gè)一個(gè)變量回歸之后檢驗(yàn)，（而且還直接貼eviews回歸結(jié)果的圖片，一般是自己整理結(jié)果的，不會(huì)直接貼圖）可以看下圖，它的回歸信息表頭specification分明就是一元回歸，這個(gè)文章分別做了兩個(gè)變量的斜率相等性檢驗(yàn)，都是用這樣的一元回歸辦法去得到兩個(gè)變量各自的Wald統(tǒng)計(jì)量，我的直覺告訴我這個(gè)是錯(cuò)的，因?yàn)榉治粩?shù)回歸得到的是一簇直線，斜率相等性檢驗(yàn)是這些直線之間的斜率比較，所以應(yīng)該是整個(gè)回歸方程啊，哪有一個(gè)一個(gè)回歸的。如果有大佬可以解釋是對(duì)是錯(cuò)就更好了！

我最后的結(jié)果是整理成類似于下面這樣的表格，表示的是所有變量回歸結(jié)果的，如果看單個(gè)變量的，我覺得應(yīng)該是看結(jié)果中變量最后面的p值。

寫在后面：

一個(gè)小小雙非本科生的畢業(yè)論文被指導(dǎo)老師撈了起來，經(jīng)過半個(gè)月的改裝終于去投了，就不知道能不能中了，但也算了解到這淌水有多深了。整個(gè)修改過程中很感恩有人帶著，仔細(xì)地幫我批改訂正，當(dāng)然也發(fā)生了在我看來是不愉快的矛盾。對(duì)比自己畢業(yè)論文的稿子，確實(shí)是有收獲的，還是很感恩的。

學(xué)霸每次給我的批注反饋都很快，我修改一次卻要一個(gè)星期

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的wald检验_笔记：分位数回归斜率相等性检验（Wald检验）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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