本文研究計量經(jīng)濟學模型非參數(shù)估計方法之一的級數(shù)估計方法,在總結(jié)已有研究成果的基礎上,對級數(shù)估計理論進行了一定的發(fā)展。首先,對于回歸模型,獨立同分布數(shù)據(jù)情形級數(shù)估計量的漸近性質(zhì)已經(jīng)有過很多的研究,而弱相依數(shù)據(jù)情形下泛函估計量θ|^ =a（g|^）的漸近性質(zhì)僅僅有Cheng and Shen（1998）對于更廣一類估計方法（篩極值估計）研究過,且只針對a（·）是光滑泛函的情形給出的了高等級條件。對非光滑泛函（比如固定收入水平下的消費者剩余是需求函數(shù)的非光滑泛函）還沒有相應的研究結(jié)果公諸于眾。本文將針對嚴格平穩(wěn)ρ-混合數(shù)據(jù),對于級數(shù)估計量的均方收斂速度和一致收斂速度、非光滑泛函的漸近正態(tài)性和漸近方差估計量的一致性以及光滑泛函的n^1/2-一致性給出原始性條件以及證明。其次,應用非參數(shù)級數(shù)估計方法可進行參數(shù)模型的設定檢驗,針對i.i.d.數(shù)據(jù),Hong and white （1995）提出了兩個一致的單邊檢驗,這兩個檢驗統(tǒng)計量都具有很好的效能并且在某些Monte Carlo模擬研究下表現(xiàn)良好。但是,這些良好的性質(zhì)依賴于一個較強的假設,那就是零假設下,逼近函數(shù)序列必須能夠足夠... 

【文章來源】：清華大學北京市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：152 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 計量經(jīng)濟學模型估計方法的理論研究：意義及主要內(nèi)容
    1.2 非參數(shù)級數(shù)估計方法的地位及與其它方法的比較
    1.3 本文的貢獻及文章架構(gòu)的安排
第2章 逼近函數(shù)（基）準備
    2.1 多項式函數(shù)
    2.2 三角函數(shù)
    2.3 回歸樣條函數(shù)
    2.4 小波函數(shù)
第3章 級數(shù)估計方法
    3.1 級數(shù)方法估計密度函數(shù)
    3.2 級數(shù)方法估計回歸模型
        3.2.1 介紹
        3.2.2 收斂速度
        3.2.3 光滑參數(shù)K 的選擇
        3.2.4 漸近正態(tài)性
        3.2.5 n~(1/2)一致性
    3.3 半?yún)?shù)部分線性模型
        3.3.1 部分線性模型
        3.3.2 加性部分線性模型
        3.3.3 非線性加性成分的選擇
        3.3.4 部分線性變（光滑）系數(shù)模型
        3.3.5 帶有已知鏈接函數(shù)（link functiong）的加性模型
第4章 模型設定檢驗
    4.1 檢驗參數(shù)回歸模型
    4.2 檢驗加性部分線性模型
    4.3 其它基于級數(shù)方法的檢驗
第5章 內(nèi)生解釋變量和聯(lián)立方程模型
    5.1 參數(shù)部分含內(nèi)生解釋變量的部分線性模型
    5.2 條件矩限制下Ai and Chen（2003）有效估計量
        5.2.1 估計過程
        5.2.2 θ|
的漸近正態(tài)性
        5.2.3 非參數(shù)部分含內(nèi)生解釋變量的部分線性模型
    5.3 一個三角形的聯(lián)立方程模型
    5.4 一個更一般的聯(lián)立方程模型
第6章 平行（面板）數(shù)據(jù)模型
    6.1 加性效應
    6.2 固定效應的另一種處理方法
    6.3 非線性面板數(shù)據(jù)模型
        6.3.1 面板數(shù)據(jù)歸并模型
        6.3.2 面板數(shù)據(jù)離散選擇模型
第7章 弱相依數(shù)據(jù)下的級數(shù)回歸方法
    7.1 介紹
    7.2 收斂速度
    7.3 漸近正態(tài)性
    7.4 n~(1/2)一致性
    7.5 冪級數(shù)估計
    7.6 回歸樣條
    7.7 結(jié)論
    7.8 附錄：定理的證明
    7.9 附錄：篩極值估計（Sieve Extreme Estimates）
第8章 基于級數(shù)方法的模型設定檢驗：一個替代的方法
    8.1 直觀
    8.2 漸近性質(zhì)
    8.3 Monte Carlo 證據(jù)
    8.4 結(jié)論
    8.5 附錄：定理8.1 的證明
    8.6 B-樣條的構(gòu)造及程序
        8.6.1 B-樣條的構(gòu)造
        8.6.2 程序Size 部分
        8.6.3 程序Power 部分
第9章 結(jié)論
    9.1 本文的貢獻、難點及意義
    9.2 文章存在的問題及可以進一步開展的工作
參考文獻
致謝
個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術論文與研究成果
    個人簡歷
    發(fā)表的學術論文



本文編號：3237305