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Single-index thresholding in quantile regression

编辑:wfy 时间:2019年03月26日 访问次数:246

报告题目: Single-index thresholding in quantile regression

报告人: 朱仲义教授(复旦大学统计系)

时间地点:2019年3月29日(星期五)下午4:00-紫金港校区管理学院行政楼14楼1417报告厅

摘要:Threshold models have a wide variety of applications in statistics and economics. We generalize the threshold quantile regression in literature to single-index thresholding quantile regression which depends on a linear combination of regressors as threshold variable. We propose smoothed estimator and study its asymptotic properties for a single quantile as well as for the quantile process. To perform inference for index parameters, we propose a Wald-type method and a Mixed-bootstrap method which is more stable. We also extend the Mixed-bootstrap to test constancy of index parameters across different quantile indexes. The finite sample performance of the proposed method is assessed through simulation and the analysis of a real data.


欢迎参加!

联系人: 张立新教授 stazlx@zju.edu.cn

       浙江大学数据科学研究中心、浙江大学数学科学学院统计学研究所



报告人简介:

朱仲义,复旦大学统计系教授,博士研究生导师;曾任中国概率统计学会第八、九届副理事长,国际著名杂志“Statistica Sinica”副主编; “应用概率统计”, “数理统计与管理”杂志编委,中国统计教材编审委员会委员;现为 Elected Member of the ISI(国际数理统计学会),“中国科学:数学”杂志编委。专业研究方向为:保险精算;纵向数据(面板数据)模型;分位数回归模型等。主持完成国家自然科学基金四项、国家社会科学基金一项,作为子项目负责人完成国家自然科学基金重点项目一项。目前主持国家自然科学基金重大项目子项目一项,重点项目子项目一项,面上项目一项。近几年发表论文100多篇(其中包括在国际四大统计顶级刊物等SCI论文五十多篇)。获得教育部自然科学二等奖一次。