本文關(guān)鍵詞：序列相關(guān)和截面相依情形下的線性面板固定效應(yīng)模型研究

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【摘要】：信息化時代不斷地呈現(xiàn)出豐富且多樣的面板數(shù)據(jù)集，一方面為科學(xué)研究提供了多角度多方位思考的可能性，另一方面因時間維度及截面維度的增加也給我們分析增加了難度。面板數(shù)據(jù)分析，特別是大面板數(shù)據(jù)（這里指時間維度T和截面維度N均很大的面板數(shù)據(jù)）分析越來越受到經(jīng)濟(jì)、金融、生物醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)等領(lǐng)域的重視。面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型因其能解決一部分內(nèi)生性問題，反映不同個體間的差異等諸多優(yōu)點，現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用到各領(lǐng)域。 然而經(jīng)典的固定效應(yīng)模型對特異誤差項有嚴(yán)格的假定，既要求同一個體不同時間上誤差項相互獨立，也要求不同個體間誤差項相互獨立，即特異誤差項不存在序列相關(guān)和截面相依。忽略序列相關(guān)和截面相依都將導(dǎo)致模型參數(shù)估計的非有效性以及標(biāo)準(zhǔn)誤估計的有偏性。本文在歸納總結(jié)現(xiàn)有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上分別針對僅存在序列相關(guān)特異誤差項時的固定效應(yīng)模型和特異誤差項同時存在序列相關(guān)和截面相依時的固定效應(yīng)模型進(jìn)行了研究。 歸納起來本文的主要貢獻(xiàn)可從以下兩個方面進(jìn)行闡述： 一、本文將QiuWu (2013)的移動分塊經(jīng)驗似然方法應(yīng)用到特異誤差項存在序列相關(guān)的固定效應(yīng)模型，具體貢獻(xiàn)如下： 1．新方法假設(shè)序列相關(guān)形式只需滿足混合鞅序列，使得序列相關(guān)形式非常一般化，從而在很大程度上避免了序列相關(guān)形式誤設(shè)的可能。 2．大樣本理論保證了新方法允許面板數(shù)據(jù)時間維度T趨向無窮。并且模擬表明，當(dāng)T較�。ㄈ鏣=6）時新方法仍然適用。 3．有限樣本模擬表明，新方法較現(xiàn)有的參數(shù)方法如BaltagiLi (1994)以及非參數(shù)方法如Gon alves (2011)有效，進(jìn)一步說明新方法的穩(wěn)健性。 4．采用PM2.5和其它常規(guī)大氣污染指標(biāo)之間的實例分析再次表明新方法估計的精度高。 二、對于同時存在序列相關(guān)和截面相依的固定效應(yīng)模型，本文借鑒Qu et al.(2000)構(gòu)造二次推斷函數(shù)中矩方程的方法，將拓展得分向量與移動分塊經(jīng)驗似然結(jié)合，對模型進(jìn)行統(tǒng)計推斷，具體貢獻(xiàn)如下： 1．新方法只要求特異誤差項序列滿足混合鞅條件，而對于截面相依沒有任何限制，既充分考慮到時間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)的特點，又大大降低因模型誤設(shè)導(dǎo)致統(tǒng)計推斷失效的可能性。 2．漸近理論表明新方法適用于時間維度T趨向無窮截面維度N有限的面板數(shù)據(jù)。但模擬發(fā)現(xiàn)，新方法對于大截面維度（如N=500）仍適用。 3．有限樣本模擬表明，新方法較現(xiàn)有能同時處理序列相關(guān)和截面相依的方法（如Gon alves (2011)）和Vogelsang (2012)）有效。 4．進(jìn)一步利用CO2排放量和城市化水平之間的實證分析驗證了新方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：面板數(shù)據(jù) 固定效應(yīng)模型 序列相關(guān) 截面相依 移動分塊經(jīng)驗似然 拓展得分向量
【學(xué)位授予單位】：浙江財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：C81
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-10
• 第一章 緒論10-19
• 第一節(jié) 研究背景及意義10-12
• 第二節(jié) 文獻(xiàn)綜述12-17
• 第三節(jié) 論文簡介及創(chuàng)新之處17-19
• 第二章 序列相關(guān)情形下的線性面板固定效模型估計19-37
• 第一節(jié) 線性面板固定效應(yīng)模型的 MBEL 估計19-24
• 第二節(jié) 蒙特卡洛模擬24-31
• 第三節(jié) PM2.5 和大氣污染常規(guī)指標(biāo)關(guān)系實證研究31-36
• 第四節(jié) 本章小結(jié)36-37
• 第三章 序列相關(guān)和面相依情形下的線性面板固定效應(yīng)模型估計37-54
• 第一節(jié) 基于拓展得分向量的移動分塊經(jīng)驗似然37-39
• 第二節(jié) 大樣本性質(zhì)39-44
• 第三節(jié) 蒙特卡洛模擬44-47
• 第四節(jié) CO2排放量與城市化水平關(guān)系的實證分析47-53
• 第五節(jié) 本章小結(jié)53-54
• 第四章 結(jié)論與展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-61
• 附錄61-62
• 致謝62-63

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本文編號：752730