【摘要】计算机内存限制和分位数回归损失函数的不光滑性，对海量数据下分位数回归的研究提出了挑战。文章将聚合估计方程与核卷积光滑方法相结合，提出了一种在分布式环境下基于估计方程的光滑分位数的回归聚合估计算法（DSCQR）。理论研究表明，在分块数K满足一定条件时，聚合估计量与全样本估计量具有相同的渐近性质。模拟和实证研究结果表明，所提方法和已有研究提出的DCQR方法相比，在计算速度上具有显著优越性，且在K满足一定条件时具有相当的稳健性。