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近年来,关于部分线性分位回归模型的估计方法的研究得到了较多的关注.但由于目标函数的非光滑性,估计程序的实现是比较具有挑战性的.文章将采用MM(Majorization Minimization)算法计算部分线性分位数回归模型的估计.其基本原理是首先找到目标函数的优化函数,然后借助优化函数的最小化过程.逐步迭代至目标函数的解.数值模拟和实证研究表明该算法具有较好的稳定性和较强的数值计算能力.