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文檔簡介
1、在計量經(jīng)濟學領域,面板數(shù)據(jù)是極其重要的一類數(shù)據(jù)類型。在宏觀經(jīng)濟的研究中,面板數(shù)據(jù)模型被廣泛地應用于匯率決定理論、跨國經(jīng)濟增長收斂理論的檢驗、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的分析、技術(shù)創(chuàng)新的研究等領域;在微觀經(jīng)濟的研究中,面板數(shù)據(jù)模型被大量地應用于企業(yè)成本分析、就業(yè)、家庭消費等領域。隨著面板數(shù)據(jù)模型在經(jīng)濟領域的廣泛應用,傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)分析方法的某些局限性也逐漸凸顯出來。首先,面板數(shù)據(jù)模型通常假定誤差項服從正態(tài)分布,而實際數(shù)據(jù)很難滿足這種假定,利用傳統(tǒng)方法得到的估
2、計可能是有偏的甚至是無效的。其次,在數(shù)據(jù)的收集過程中,常常會由于人為因素或其他因素導致數(shù)據(jù)受到污染,即出現(xiàn)不合理的異常值,這樣利用傳統(tǒng)方法得到的估計與真實值可能存在較大的偏差,用這種有偏的估計結(jié)果分析經(jīng)濟問題會得出不合理的結(jié)論。針對這些局限性,中外學者們做了大量的工作,如構(gòu)造面板數(shù)據(jù)模型的穩(wěn)健估計以及研究面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型,然而,這些方法仍存在一些不足。首先,針對面板數(shù)據(jù)模型的穩(wěn)健估計通常是利用Huber損失函數(shù)降低異常值影響,這
3、樣有兩個缺點:一是穩(wěn)健性不高,二是有效性較低,即估計的方差較大;其次,若面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型中存在內(nèi)生性,現(xiàn)有的工具變量方法計算復雜且需要估計大量的冗余參數(shù)。
論文基于面板數(shù)據(jù)均值回歸模型提出了一種更加穩(wěn)健有效的估計方法(ELS-EL),并將此方法推廣到復雜的面板數(shù)據(jù)模型如廣義線性模型、部分線性模型中;此外,本文基于面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型提出了一種兩階段的工具變量方法(2S-IVFEQR),降低了計算復雜度,并將新方法推
4、廣到動態(tài)面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型中。
論文的主體框架分為七個章節(jié)。第一章,介紹了論文的研究背景、研究意義,主要研究內(nèi)容以及論文的創(chuàng)新之處。第二章,對面板數(shù)據(jù)模型的穩(wěn)健估計和面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型的工具變量方法的研究現(xiàn)狀、發(fā)展動態(tài)及其應用的相關(guān)文獻進行了梳理和總結(jié),在此基礎上確定了本文的研究方向。第三章概述了面板數(shù)據(jù)的經(jīng)典模型及其求解方法,同時概述了經(jīng)驗似然方法的相關(guān)知識和理論。第四章基于面板數(shù)據(jù)線性回歸模型,構(gòu)造了ESL-EL
5、估計并進行統(tǒng)計推斷,并研究了估計的統(tǒng)計性質(zhì)以及崩潰點和影響函數(shù)等穩(wěn)健性指標;最后通過Monte Carlo模擬與傳統(tǒng)方法進行比較,發(fā)現(xiàn)本文提出的估計方法比傳統(tǒng)的穩(wěn)健估計方法更加穩(wěn)健且有效。第五章將ESL-EL估計推廣到面板數(shù)據(jù)的廣義線性模型以及部分線性模型中,基于兩種模型的特征分別做了相應的改進,得到穩(wěn)健的估計;分別推導出估計的統(tǒng)計性質(zhì)以及穩(wěn)健性質(zhì),并且通過數(shù)值模擬將該方法與傳統(tǒng)方法進行比較,得出新方法比傳統(tǒng)方法更加穩(wěn)健且有效的結(jié)論。第
6、六章基于面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型,提出了一種新的兩階段的工具變量方法(2S-IVFEQR),新方法的計算復雜度低,且對于長面板數(shù)據(jù)模型論文的估計方法偏差更小。第七章總結(jié)論文研究的理論方法和主要研究成果,提出論文研究中存在的不足以及尚待解決的問題,對未來的研究進行展望。
論文的主要創(chuàng)新包括以下幾個方面:
1.基于面板數(shù)據(jù)的線性回歸模型、廣義線性模型、部分線性模型等均值回歸模型,提出了穩(wěn)健的估計方法(ESL-EL)。通過
7、引入指數(shù)平方函數(shù)作為損失函數(shù)以限制異常值的影響,并結(jié)合經(jīng)典的廣義估計方程方法(GEE)、經(jīng)驗似然方法(EL)構(gòu)造出ESL-EL估計;研究了新方法的大樣本性質(zhì)以及崩潰點(BreakdownPoint)和影響函數(shù)(Influence Function)等穩(wěn)健性指標,用R語言編制相應程序,并利用Monte Carlo模擬研究了新方法的有限樣本性質(zhì)。
2.基于上述的均值回歸模型,分別構(gòu)造出穩(wěn)健的經(jīng)驗似然比函數(shù),并推導出其漸近分布,用于
8、統(tǒng)計推斷。利用這種方法做統(tǒng)計推斷避免了計算一些冗余參數(shù)(如估計的方差、誤差項的方差等),大大降低了計算的復雜度;且置信域的形狀完全由數(shù)據(jù)決定,提高了統(tǒng)計推斷的準確率。通過Monte Carlo模擬比較本文方法與其他方法(經(jīng)典的GEE方法和傳統(tǒng)的穩(wěn)健方法)的優(yōu)劣,結(jié)果表明,當數(shù)據(jù)中不存在異常值時,三種方法表現(xiàn)相近;當數(shù)據(jù)中存在一定比例異常值時,本文方法優(yōu)于其他兩種方法,其覆蓋率更加接近置信水平且置信區(qū)間的寬度更小。
3.基于面板
9、數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型,提出一種兩階段的工具變量方法(2S-IV FEQR)。第一階段求出固定效應的估計,并在模型中消去固定效應;第二階段直接用IVQR方法求解模型。與傳統(tǒng)方法相比,本文方法降低了計算復雜度,且對于長面板數(shù)據(jù)模型的估計偏差更小。進一步,基于動態(tài)面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型,引入被解釋變量的二階滯后項作為工具變量,與兩階段工具變量方法結(jié)合,得出新的估計。
論文提出的穩(wěn)健方法構(gòu)造簡單且適用范圍廣泛,可以在其他的模型中進行
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