工具变量的括号里楼主可以参考普通的工具变量，试一下（内生变量 = 工具变量），然鹅我觉得问题应该并不在于此。过了这么多年，不知楼主解决了木有

在进行分位数回归（Quantile Regression, QR）时，稳健性检验是评估模型结果可靠性的重要步骤。以下是一些可以用于QR的稳健性检验的方法：

1. **替换变量**：类似于普通最小二乘法(OLS)中所做的一样，你可以通过替换或添加不同的预测变量来检查分位数回归的结果是否稳健。例如，如果某个关键变量被替代后结果没有显著变化，那么原始模型可能更可信。

2. **剔除样本点**：在QR中，可以通过剔除异常值或特定子样本（如仅限于某一地区、某一时间跨度的数据）重新进行回归来测试结果的稳健性。如果结果保持一致，则表明你的发现不是由异常数据驱动的。

3. **变换估计方法**：虽然分位数回归本质上已经是一种稳健的估计方法，因为它对极端值不那么敏感。但是你仍然可以尝试使用不同的权重方案或惩罚项（如Lasso、Ridge等）来检查结果是否稳健。此外，在处理连续响应变量时，使用有序量化回归(Ordered Quantile Regression)也是一种选项。

4. **模型诊断**：通过检查残差分布和影响值进行模型诊断也可以帮助识别潜在的异常点，或评估线性假设的合理性。例如，检查不同分位数下的残差图可以揭示模型在特定条件下的表现。

5. **敏感性分析**：改变量化水平（如从0.1到0.9）并观察系数变化情况，以评估回归结果对选择的量化水平的敏感度。如果结果不随量级的选择而发生重大改变，则表明你的发现是稳健的。

6. **使用不同的优化算法**：分位数回归通常使用线性规划（LP）或基于梯度的优化方法。尝试不同类型的优化器可以检查是否由于特定算法而产生任何偏见。

总之，进行分位数回归的稳健性检验与传统的OLS模型相似，主要通过改变模型设定、数据集和估计程序来验证结果的一致性和可靠性。

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