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作者：丁飞鹏;
单位：江西财经大学统计与数据科学学院;
摘要：本文结合B样条函数、工具变量法、局部近似平滑法和广义矩估计，提出一种新的关于空间自回归部分线性变系数分位数回归模型估计方法。该方法的特点为，一是迭代收敛速度更快，运行效率更高，且易于实施；二是所得估计量具有较高的有效性和稳健性；三是具有较强的异方差处理能力。在特定正则条件下，本文进一步推导上述新方法的大样本性质，并采用MonteCarlo模拟评价新方法在有限样本下的表现。结果显示，在不同空间邻接矩阵、不同空间相关度及不同分位数下，新方法的表现稳健；与现有估计方法相比，新方法的综合表现具有一定的优越性。最后，在我国290个城市的碳排放影响因素实证分析中，所述模型和新方法均能有效地捕捉到各影响因素对碳排放的线性或非线性影响。
关键词：分位数回归;;空间自回归模型;;部分线性变系数模型
基金资助：国家自然科学基金地区项目“半参数空间自回归面板模型的有效估计与应用研究”（71961011）
