隨著“大數(shù)據(jù)”時代的來臨,人們的經(jīng)濟活動日趨復雜,相比于傳統(tǒng)的時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù),面板數(shù)據(jù)更能反映經(jīng)濟變量的動態(tài)變化趨勢,體現(xiàn)人們復雜的活動.由于面板數(shù)據(jù)廣泛存在于經(jīng)濟學、金融學等領域,它已然成為經(jīng)濟學家和統(tǒng)計學家研究的新熱點.對面板數(shù)據(jù)模型的研究可以有效地提高估計的精確度,包含了更多的現(xiàn)實意義.本文主要對面板數(shù)據(jù)下帶固定效應的部分線性模型進行了研究,著重討論了模型中未知回歸系數(shù)和非參數(shù)函數(shù)的估計問題,并進一步研究了估計的大樣本性質(zhì).針對該面板數(shù)據(jù)模型,本文提出了一種創(chuàng)新的方法,在不低估非參數(shù)函數(shù)的前提下,得到了回歸系數(shù)的有效估計.具體而言,首先,由于面板數(shù)據(jù)中固定效應的內(nèi)生性,它的存在會影響估計的準確度,本文采取了一種有效的方法消除了固定效應;其次,在非參數(shù)函數(shù)的估計方面,本文改進了傳統(tǒng)的局部多項式方法,不僅利用到鄰域內(nèi)的信息,也利用了鄰域外的信息,克服了傳統(tǒng)局部多項式方法只用到部分信息的缺點,避免了相關信息的遺漏,提高了估計的精度;最后,在參數(shù)估計方面,創(chuàng)新性地使用全局擬似然方法,在考慮數(shù)據(jù)相關性的前提下提高參數(shù)估計的精度.該方法無需對誤差的分布進行假定,只需誤差的協(xié)方差矩陣有一個相合估計,理論上即可保證參數(shù)估計的漸近正態(tài)性和半?yún)⒂行?進一步地,本文通過兩個不同類型的數(shù)值模擬來考查所提方法在有限樣本下的表現(xiàn).模擬1假定組內(nèi)數(shù)據(jù)具有可交換的相關結(jié)構(gòu),通過可調(diào)節(jié)參數(shù)κ的不同取值來考查所提方法在隨機效應模型和固定效應模型下的表現(xiàn).結(jié)果表明,無論是隨機效應模型還是固定效應模型,本文方法對窗寬的選取都具有很好的穩(wěn)健性,而且相對于文獻中的方法,在回歸系數(shù)的估計上,本文方法有稍大的均方誤差,在非參數(shù)函數(shù)的估計上有較小的均方誤差;模擬2在模擬1的基礎上假設數(shù)據(jù)相關結(jié)構(gòu)更具一般性,通過數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn),本文方法仍能對參數(shù)和非參數(shù)函數(shù)的估計有近似等于或小于文獻中方法的均方誤差,表明所提方法有較廣的適用范圍和可行性.在實證方面,本文選取了中國統(tǒng)計年鑒公布的我國2000-2011年各省市的GDP數(shù)據(jù),著重選取了第一、二產(chǎn)業(yè)增加值、居民消費水平和能源消耗總量作為衡量GDP的指標,結(jié)果表明四個指標均對我國GDP的發(fā)展起推動作用,其中第二產(chǎn)業(yè)增加值是我國GDP增長的主要推動力,這也符合改革開放以來我國工業(yè)快速發(fā)展從而拉動GDP增長的現(xiàn)狀.同時,通過out-of-sample test,表明本文方法有較小的預測誤差,體現(xiàn)了所提方法的實用價值.
【學位單位】：上海師范大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2020
【中圖分類】：O212.1
【部分圖文】：

不同窗寬下β1的MSE

不同窗寬下β2的MSE

上海師范大學碩士學位論文第4章數(shù)值模擬與實證分析圖4-2不同窗寬下β2的MSE圖4-3不同窗寬下非參數(shù)函數(shù)g(t)的MSE由于所提方法對窗寬的選擇不敏感,所以不妨通過大拇指準則來確定窗寬.我們考慮兩種樣本量n=100和n=300,并與Hu和You(2016)的方法進行比較.表4-1和表4-2分別總結(jié)了n=100和n=300下基于100次重復模擬試驗的方法所得到的估計量23
【參考文獻】

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本文編號：2878916