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4. GMM quantile regression

Tipo de Material:	Artigo Científico
Titulo:	GMM quantile regression
Autor:	Firpo, Sergio Pinheiro Galvao, Antonio F. Pinto, Cristine Campos de Xavier Poirier, Alexandre Sanroman, Graciela
Fecha de Publicación:	2022
Resumen en ingles:	This paper develops generalized method of moments (GMM) estimation and inference procedures for quantile regression models. We propose a GMM estimator for simultaneous estimation across multiple quantiles. This estimator allows us to model quantile regression coefficients using flexible parametric restrictions across quantiles. The restrictions and simultaneous estimation lead to efficiency gains compared to standard methods. We establish the asymptotic properties of the GMM estimators when the number of quantiles used is fixed and when it diverges to infinity jointly with the sample size. As an alternative to GMM, we also propose a minimum distance estimator over a given subset of quantiles. Moreover, we provide specification tests for the imposed restrictions. The estimators and tests we propose are simple to implement in practice. Monte Carlo simulations provide numerical evidence of the finite sample properties of the methods. Finally, we apply the proposed methods to estimate the effects of smoking on birthweight of live infants at the extreme bottom of the conditional distribution.
Keywords (términos en inglés):	Quantile regression Generalized method of moments
Idioma:	Inglês
Area del CNPq:	Ciências Exatas e da Terra
URI:	https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304407621001299?via%3Dihub
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Notas:	Texto Completo
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