自20世纪70年代以来，变点问题一直是统计学中的热门课题之一，它不仅在工业质量控制领域里有大量的应用，而且在经济、金融、医学、计算机等领域里也有广泛的应用。本书讨论的变点问题集中在回归模型上，分别讨论了门限分位数回归模型、折线分位数回归模型、面板数据下删失分位数回归模型以及部分线性模型中的变点问题。本书的方法和结论推广了现有的变点问题理论，解决了分位数回归中变点检验和估计问题，丰富了变点问题在工业质量控制等领域的应用。

张立文，男，1985年9月生，安徽庐江人。2007年7月毕业于安徽师范大学数学与计算机科学学院数学与应用数学专业，获理学学士学位：2010年7月毕业于南京师范大学数学科学学院概率统计专业，获理学硕士学位；2014年7月毕业于复旦大学管理学院统计学专业，获理学博士学位。2014年12月至2015年8月在香港中文大学统计学系从事博士后工作。2015年9月至今进入上海大学工作，现为上海大学经济学院讲师，主要从事金融统计专业教学和研究工作，任统计学、金融学专业硕士研究生导师。曾在美国北卡罗来纳州立大学统计学系、德州大学安德森肿瘤中心生物统计系、香港大学统计与精算学系访问或交流。研究领域为数理统计、计量经济、金融计量等，并在统计SCI／SSCI期刊《Statistica Sinica》、《Biometrics》等上发表多篇论文。目前主持国家自然科学基金青年项目和上海市高校青年教师培养资助计划。

第1章引言
1.1变点问题概述
1.2变点问题的研究现状
1.2.1门限分位数回归模型中变点问题的研究现状
1.2.2折线分位数回归模型中变点问题的研究现状
1.2.3面板数据下删失分位数回归模型中变点问题的研究现状
1.2.4部分线性模型中的变点问题的研究现状
1.3分位数回归
1.4局部多项式回归
1.5本书主要的工作
1.5.1本书研究的动机与问题
1.5.2本书选题的意义
1.5.3本书研究的创新点与主要内容
第2章门限分位数回归模型中的变点检验问题
2.1单个分位数水平下门限效应的检验
2.1.1模型设计以及检验过程
2.1.2渐近性质
2.1.3临界值的计算
2.1.4与Leeeta1.(2011)中的基于最大似然比型统计量的比较
2.2多个分位数水平下门限效应的检验
2.3数值模拟
2.3.1模型设置
2.3.2第一类错误和敏感性分析
2.3.3检验的势分析
2.3.4计算复杂度的比较
2.4实际数据分析
2.5定理的证明
第3章折线分位数回归模型中复合变点的估计问题
3.1复合变点的估计
3.2渐近性质
3.3置信区间的构造
3.3.1Wald型
3.3.2自助法型
3.3.3秩得分检验型
3.4数值模拟
3.5实际数据分析
3.6定理的证明
第4章面板数据下删失分位数回归模型中的变点检验问题
4.1模型及提出的方法
4.2渐近性质
4.3数值模拟
4.4实际数据分析
4.5定理的证明
第5章部分线性模型中的变点检验问题
5.1假设检验
5.2提出的估计过程
5.2.1参数部分估计
5.2.2方差函数估计
5.3检验固定点u0是否为变点
5.3.1渐近性质
5.3.2窗宽选择
5.4数值模拟
5.5实际数据分析
5.6定理的证明
第6章结论与总结
参考文献