本文關(guān)鍵詞：因子誤差結(jié)構(gòu)面板數(shù)據(jù)模型的理論與應(yīng)用

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【摘要】：面板數(shù)據(jù)模型在現(xiàn)代計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論與應(yīng)用研究中越來越流行及普及。面板數(shù)據(jù)的一個重要優(yōu)勢是：在控制不可觀測的橫截面異質(zhì)性的條件下,獲得重要參數(shù)的一致估計量(Ahn, Lee, Schmidt,2013).異質(zhì)性的一個例子是個體效應(yīng),它反映了個體擁有的潛在的不可觀測特征,例如,在勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)中估計工人的工資決定方程時,個體內(nèi)在的能力與技能是不可觀測的,基于橫截面數(shù)據(jù)對參數(shù)進(jìn)行一致估計是非常困難甚至是不可能的。然而,當(dāng)能夠獲得面板數(shù)據(jù)時,即便存在著不可觀測的個體異質(zhì)性,依然能夠一致地估計出教育對工資的效應(yīng)。標(biāo)準(zhǔn)的面板數(shù)據(jù)模型通常假設(shè)不可觀測的個體效應(yīng)是不隨時間變化,只隨個體變化的誤差成分,意味著,在整個樣本期內(nèi),每一個個體的異質(zhì)特征都是不隨時間而變動的,這一假設(shè)的約束性顯然太強(qiáng)了。有研究表明,工人的生產(chǎn)力隨著經(jīng)濟(jì)周期的波動而變動,由此可以推斷,個體的能力或技能也伴隨著經(jīng)濟(jì)周期的起伏而變動(Ahn, Lee和Schmidt,2001)。因此,在實證模型的構(gòu)建與應(yīng)用過程中,采用不隨時間變化的個體效應(yīng)來捕獲個體的不可觀測特征顯然并不總是合適的。大量的文獻(xiàn)在面板數(shù)據(jù)模型的誤差項中以可加的形式同時包含了個體效應(yīng)與時間效應(yīng)(即共同因子),試圖不僅捕獲不可觀測的個體潛在特征,而且控制特定的時期效應(yīng),如不隨個體而只隨時間變化的宏觀政策沖擊等。然而,時間效應(yīng)的加入,固然可能完善模型的設(shè)定和提升其應(yīng)用的空間與范圍,但是,與個體效應(yīng)的缺陷類似,它所反映的也只是：在每一時期,共同因子對所有個體的沖擊具有相同的效應(yīng)。為避免傳統(tǒng)模型設(shè)定的不足與缺陷,經(jīng)濟(jì)學(xué)家將個體效應(yīng)與時間效應(yīng)以乘積的形式引入到了模型中,從而自然地形成了因子誤差結(jié)構(gòu),使得可加形式的模型成為其特例。 相較于傳統(tǒng)的固定效應(yīng)模型,因子誤差結(jié)構(gòu)的引入,不僅能夠以更靈活的方式對異質(zhì)性進(jìn)行建模,而且為控制宏觀經(jīng)濟(jì)與金融數(shù)據(jù)中廣泛存在的橫截面相依提供了有效的方式。允許個體效應(yīng)、共同因子以及因子結(jié)構(gòu)與解釋變量相關(guān),不僅豐富了變量內(nèi)生性的設(shè)置,也使模型設(shè)定更符合經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實。因子誤差結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)的是典型的因子模型形式,因此,能夠基于傳統(tǒng)因子分析方法對其進(jìn)行估計。鑒于此,本文在吸收現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對因子誤差結(jié)構(gòu)模型的設(shè)定與參數(shù)識別及估計方法進(jìn)行進(jìn)一步的擴(kuò)展,并將理論應(yīng)用于探討和研究中國的經(jīng)濟(jì)問題。 在理論研究方面,首先,由于代表性文獻(xiàn)所考慮的均是對二維靜態(tài)和動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)識別與估計,考慮到三維面板數(shù)據(jù)在實證國際經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域的廣泛運(yùn)用,而理論研究并不充分,本文分別研究了三維靜態(tài)與動態(tài)模型在數(shù)據(jù)平衡以及非平衡時具有參數(shù)一致性的估計方法,并基于Monte Carlo仿真實驗考察了參數(shù)估計量的有限樣本性質(zhì)。 其次,考慮到個體可能按照其潛在的特征形成組群結(jié)構(gòu),即處于同一個組群的個體具有相同的系數(shù),而處于不同組群,系數(shù)則是不同的。Ando和Bai(2013,2014)將分組因子結(jié)構(gòu)納入到了同質(zhì)與異質(zhì)系數(shù)模型中,但分組因子與因子載荷都設(shè)置為組群特有(.Group-Specific)的形式。然而,在現(xiàn)實的經(jīng)濟(jì)中,共同因子未必是組群特有的,因此,模型的設(shè)定存在著缺陷。鑒于上述模型的特殊構(gòu)造,在理論與應(yīng)用層面均不具有一般性,本文考慮因子是共同的,而因子載荷是組群特有的情形,即因子載荷反映出同一組群的個體對宏觀沖擊具有相同的效應(yīng)�；诘烙嫷乃枷�,探討了共同因子為可觀測與不可觀測時的外生分組因子結(jié)構(gòu)靜態(tài)和動態(tài)模型的估計,以及借鑒懲罰回歸思想,探討了內(nèi)生分組因子結(jié)構(gòu)模型的參數(shù)估計與組群識別。 另外,在傳統(tǒng)的基于時間序列數(shù)據(jù)的VAR模型的基礎(chǔ)上,借鑒單方程因子誤差結(jié)構(gòu)面板數(shù)據(jù)模型的建模思路,將因子誤差結(jié)構(gòu)引入到了面板結(jié)構(gòu)VAR (PSVAR)系統(tǒng)中。在回顧了傳統(tǒng)時間序列與面板VAR模型的參數(shù)識別與估計方法的基礎(chǔ)上,考察了因子誤差結(jié)構(gòu)PSVAR模型的識別與參數(shù)估計方法,將因子誤差結(jié)構(gòu)動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的估計思路與面板VAR模型的識別技巧相結(jié)合,建立了基于GMM與主成分分析迭代的估計程序。 在實證研究方面,首先,采用在中國上海與深圳證券交易所的上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù),構(gòu)建了共同因子可觀測的外生分組因子結(jié)構(gòu)動態(tài)模型�；谄髽I(yè)所屬的行業(yè)對個體企業(yè)進(jìn)行外生分組,從微觀貨幣需求的視角,研究了作為共同因子的貨幣政策的行業(yè)效應(yīng)的差異。結(jié)果顯示,傳統(tǒng)行業(yè)對貨幣政策沖擊更敏感,而紡織服裝、IT、食品與飲料、醫(yī)藥與生物制品等服務(wù)與高科技行業(yè)的敏感性較低。其次,基于因子誤差結(jié)構(gòu)PSVAR模型,研究了人力資本、貿(mào)易開放、城市化與中國的省際全要素生產(chǎn)率之間的動態(tài)相互依賴關(guān)系,結(jié)果發(fā)現(xiàn),人力資本對城市化沖擊具有最大的累積效應(yīng),城市化自身慣性是推進(jìn)城市化進(jìn)程的主導(dǎo)力量,各內(nèi)生變量對TFP均具有正向的推動作用,全局性社會環(huán)境共同因素總體上對人力資本積累、城市化進(jìn)程,以及TFP具有促進(jìn)作用,但在金融危機(jī)期間,對TFP具有明顯的遏制作用。而且,相比于欠發(fā)達(dá)區(qū)域,中東部省份對共同因子的沖擊更敏感。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F224

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