本文探討了基于分位數(shù)回歸方法的面板向量自回歸模型（PVAR）,提出了基于分位數(shù)回歸的PVAR模型的參數(shù)估計方法。對于常見的固定效應面板模型,當個體數(shù)N比時間長度T大時,傳統(tǒng)的分位回歸固定效應（QRFE）參數(shù)方法會使估計量產(chǎn)生較大的偏誤。本文發(fā)展了Chernozhukov（2006）的工具變量法,并用于基于分位數(shù)回歸的面板向量自回歸模型的參數(shù)估計中。蒙特卡洛模擬結(jié)果顯示該方法在N比T大時能有效的減少估計偏誤,并降低均方根誤差,從而提高估計的精度。文章最后基于本文提出的參數(shù)估計方法,對35個大中城市房地產(chǎn)價格與宏觀經(jīng)濟之間的關(guān)系進行了分析。 

【文章來源】：浙江工商大學浙江省

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    第一節(jié) 研究背景及意義
    第二節(jié) 文獻綜述
    第三節(jié) 研究思路及框架
        一、 研究思路及創(chuàng)新之處
        二、 基本框架
第二章 分位數(shù)回歸概述
    第一節(jié) 分位數(shù)回歸的基本思想
    第二節(jié) 分位數(shù)回歸的有限樣本分布和漸近分布
    第三節(jié) 線性回歸模型的漸近統(tǒng)計
    第四節(jié) 漸近協(xié)方差矩陣的估計
    第五節(jié) 模型的診斷檢驗
    第六節(jié) 面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型
        一、 面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸
        二、 動態(tài)面板分位數(shù)回歸
第三章 基于工具變量法的面板分位數(shù)向量自回歸模型
    第一節(jié) 模型的建立
    第二節(jié) 基于分位數(shù)的PVAR模型參數(shù)估計方法
    第三節(jié) 基于分位數(shù)回歸的工具變量法
    第四節(jié) 漸近性質(zhì)
    第五節(jié) 滯后p階的PVAR分位回歸模型
第四章 蒙特卡洛模擬研究
    第一節(jié) 模擬設(shè)定
    第二節(jié) 模擬結(jié)果及分析
第五章 實際應用分析
第六章 結(jié)論
    第一節(jié) 總結(jié)
    第二節(jié) 研究前景和不足之處
附錄
    定理1的證明
    蒙特卡洛模擬程序
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]中國房地產(chǎn)價格與宏觀經(jīng)濟波動——基于PVAR模型的研究[J]. 李穎,胡日東.  宏觀經(jīng)濟研究. 2011(02)
[2]面板數(shù)據(jù)的分位回歸方法及其模擬研究[J]. 羅幼喜,田茂再.  統(tǒng)計研究. 2010(10)



本文編號：3251808