Rank score test

[Andrey_Kireew]

Для проверки значимости коэффициентов квантильной регрессии применяется Rank score test
суть его такова:
рассматривается уравнение
$y=X_1\beta_1+X_2\beta_2+e$
нулевая гипотеза $H_0$: $\beta_2=\xi$ - это насколько я понимаю и есть доверительный интервал для оценок короткого уравнение $\beta_1$

Сам тест выглядит так:
1. решается задача линейного программирования $\max\limits_{a}\left\lbrace (y'-X_2\xi) a | X_1'a=(1-\tau)X_1'e, a\in[0;1]\right\rbrace$,
где $\tau\in[0;1]$ - оптимизируемый квантиль,
$X_1$ - матрица факторов, $y$ - вектор объясняемой переменной.
2. вычисляются $b_{ni}=a_{ni}(\tau)$-(1-$\tau$)
3. вычисляется статистика $S_n=n^{-1/2}X_2'b_n$

В принципе можно посчитать, только непонятно, что такое $X_2$ и где их взять? По смыслу понятно, что это тоже какие то факторы. В других источниках они тоже есть, только обозначаются $Z$.

Может у кого есть соображения по этому поводу?