發(fā)布時間：2020-07-23 17:01

【摘要】：面板數(shù)據(jù)模型(Panel data models)自上世紀中葉提出以來,因其在數(shù)據(jù)結構和模型設定等方面具有的優(yōu)勢,已成為計量經(jīng)濟學領域的重要研究方向之一.本論文主要研究一類面板數(shù)據(jù)模型,包括套誤差分量回歸模型,高維面板數(shù)據(jù)模型,固定效應時變系數(shù)面板數(shù)據(jù)模型,固定效應部分線性時變系數(shù)面板數(shù)據(jù)模型等的估計和假設檢驗問題.具體地,本文的研究內(nèi)容主要有以下幾個方面.對含多個隨機效應以及套效應的誤差分量模型中方差分量的非零假設檢驗問題,利用廣義p-值和廣義置信區(qū)間的概念構造了幾種新的精確檢驗和置信區(qū)間.與似然方法相比,該方法具有計算方便、易應用于小樣本問題的特點.其次,從理論上討論這些精確檢驗在尺度變換下的不變性.最后,通過數(shù)值模擬給出這些檢驗方法所犯第一類錯誤的概率和功效.對單向分類面板數(shù)據(jù)模型中回歸系數(shù)的檢驗問題,研究當協(xié)變量維數(shù)隨樣本量變化時Fw統(tǒng)計量[74]的漸近性質(zhì).借助于大維隨機矩陣的譜理論,在一些正則條件下得到不依賴于誤差分布的FW統(tǒng)計量的漸近正態(tài)性和漸近功效,并通過模擬和實例考查該檢驗的表現(xiàn).論文第四章研究了帶固定效應的部分線性時變系數(shù)面板數(shù)據(jù)模型,該模型可以更好地描述部分線性面板模型中的非線性和趨勢現(xiàn)象.通過截面平均和最小二乘啞變量兩種方法來處理固定效應.然后基于局部線性展開和截面小二乘法給出了參數(shù)部分和非參數(shù)部分的點估計.進一步在誤差相依情形下,得到估計的漸近正態(tài)性.漸近結果顯示基于啞變量方法的估計比截面平均方法估計有更快的收斂速度.其次,針對估計量漸近方差中因為存在未知相依結構而無法直接估計以及模型存在組內(nèi)相關的問題,用block bootstrap方法給出參數(shù)分量的置信區(qū)間和非參數(shù)函數(shù)的逐點置信區(qū)間.最后,通過數(shù)值模擬和實例分析驗證了本章所提估計方法的有效性.論文第五章對面板數(shù)據(jù)下時變系數(shù)固定效應模型,研究了模型中的異方差和截面相依檢驗問題.首先,基于局部線性光滑方法,構造了未知系數(shù)函數(shù)和模型殘差的估計.其次,在截面單元和時間序列長度都很大時,借鑒高維協(xié)方差陣的檢驗方法構造統(tǒng)計量來檢驗誤差協(xié)差陣是否為球形或單位陣,并基于隨機矩陣理論得到所提檢驗統(tǒng)計量的極限分布.最后利用Monte Carlo模擬驗證了所提檢驗方法在有限樣本下的表現(xiàn).最后,將廣義p-值方法應用在記錄值數(shù)據(jù)下幾個Pareto分布的比較中.具體地,利用記錄值下Pareto分布的性質(zhì),對分布中的典型特征量,如均值、分位數(shù)、可靠性函數(shù)等構造相應的廣義樞軸量,得到對應的廣義p-值.為了對比,還考慮了參數(shù)bootstrap方法.模擬結果表明當記錄值比較少時基于廣義p-值的檢驗總體上優(yōu)于參數(shù)bootstrap檢驗.
【學位授予單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：C81
【圖文】：

ＩＩＰ２ＩＩ２邐ｌｌ（３２｜｜２逡逑圖３－１．非稀疏情形下統(tǒng)計量的模擬和理論功效（ＩＩ），逡逑實線是理論功效，虛線是模擬功效．逡逑Ｆｉｇ邋３－１．邋Ｔｈｅ邋ｓｉｍｕｌａｔｅｄ邋ａｎｄ邋ｔｈｅ邋ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ邋ｐｏｗｅｒｓ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｉ＾－ｓｔａｔｉｓｔｉｃ邋ｉｎ邋ｔｈｅ邋ｎｏｎ－ｓｐａｒｓｅ逡逑ｃａｓｅ．邋Ｔｈｅ邋ｓｏｌｉｄ邋ｌｉｎｅ邋ｉｓ邋ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ邋ｐｏｗｅｒ邋ａｎｄ邋ｔｈｅ邋ｔｈｅ邋ｄｏｔｔｅｄ邋ｌｉｎｅ邋ｉｓ邋ｓｉｍｕｌａｔｅｄ邋ｐｏｗｅｒ．逡逑注：Ｃｈｉ－ｓｑｕａｒｅ邋表本—含，Ｕｎｉｆｏｒｍ邋表本邋＼／５［／（１，３）邋—逡逑一３９邋—逡逑

表４－４參數(shù)分量Ｋ間估計的平均置信．區(qū)間長度（ＡＬ）和覆蓋概率（ＣＰ）．逡逑Ｔａｂｌｅ邋４－４邋Ａｖｅｒａｇｅ邋ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ邋ｉｎｔｅｒｖａｌ邋ｌｅｎｇｔｈ邋（ＡＬ）邋ａｎｄ邋ｃｏｖｅｒａｇｅ邋ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｉｅｓ邋（ＣＰ）逡逑ｆｏｒ邋ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ邋ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ邋ｗｉｔｈ邋ｔｈｅ邋ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ邋ｌｅｖｅｌ邋１邋—邋ａ邋＝邋０．９５．逡逑Ｎ邐０＼邋＝邋１邐０２邋—邋２逡逑ＡＬＬＥ邋ＬＬＤＶＥ邋ＯＬＬＥ邋ＡＬＬＥ邋ＬＬＤＶＥ邋ＯＬＬＥ逡逑２０邐０邐ＡＬ邐０．７３９７邐０．２０５７邐０．１８５４邐０．７２８２邐０．２０４６邐０．１８４０逡逑ＣＰ邐０．８４００邐０．９３５邐０．６１４０邐０．８２２０邐０．９５４０邐０．８１６０逡逑２邐ＡＬ邐０．７４７３邐０．２０５４邐０．１８４８邐０．７４６０邐０．２０５４邐０．１８５２逡逑ＣＰ邐０．８１６０邐０．９３２０邐０．５３４０邐０．８０４０邐０．９５２０邐０．７８４０逡逑３０邐０邐ＡＬ邐０．７２４６邐０．１７１３邐０．１５４１邐０．７２６７邐０．１７２０邐０．１５４６逡逑ＣＰ邐０．８２２０邐０．９４８０邐０．６２４０邐０．８０４０邐０．９６００邐０．８３８０逡逑２邐ＡＬ邐０．７４２８邐０．１７１５邐０．１５４３邐０．７５３０邐０．１７０５邐０．１５３５逡逑ＣＰ邐０．８４００邐０．９４５０邐０．５８００邐０．８１４１邐０．９５６０邐０．８０８０逡逑

—邋Ｚａ０Ｑ｛ｔ／Ｔ）＋Ｘｊ／ｔ，ｉ０ｉ（ｔ／Ｔ）＋Ｘｉ；ｔ＞２＾２｛ｔ／Ｔ）＋ａｉ＋ｍｉｔ，邋ｉ邋＝邋１，．，．，邋Ｎ７１邋＝邋１，邋？邋？邋？邋，邋Ｔ，逡逑（４－２１）逡逑其中Qi表示跟氣象站＾＂關的個體效應，圖４－３顯．示／３０0的估計曲線幾乎是平逡逑的，故厶ｆ的效應可以看作是隨時間不變的．我們考慮下面的部分線性時變系數(shù)逡逑面板數(shù)據(jù)模型逡逑Ｙｕ邋＝邋Ｚｉｔ．８邋＋邋Ｘ｛ｔ，ｉ／３ｉ｛ｔ／Ｔ）邋＋邋Ｘｎｔ２ｆｉ２（ｔ／Ｔ）邋＋邋（Ｘｉ邋＋邋ｉ邋＝邋１？邋■邐，邋ｉＶ，邋ｔ邋＝邋１，邋？邋？邋＊邋，邋Ｔ．逡逑（４－２２）逡逑ＣＪＺ）—邐逡逑—？邋＇邋邐邐邋？邋？邋？邋＊逡逑ＣＭ」逡逑ｔｓ邋0邐邐逡逑—邋邐邐逡逑＾邋ＣＭ逡逑彳－邐邐－逡逑ＣＯ逡逑ｃｒ＞邋—邐邐邐邐邐逡逑Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ逡逑２００６邋２００８邋２０１０邋２０１２逡逑ｔｉｍｅ逡逑圖４－３．邐和｜？２（０的局部線性啞變量枯計？奕線為＃0（？）的估計，點線為逡逑＃２（．０的估計點虛線為Ａ（0的估計－逡逑Ｆｉｇ．邋４－３．邋Ｌｏｃａｌ邋ｌｉｎｅａｒ邋ｄｕｍｍｙ邋ｖａｒｉａｂｌｅ邋ｅｓｔｉｍａｔｅｓ邋ｏｆ邋／？0（？），／？ｉ（－）邋ａｎｄ邋／？２（＊）－邋Ｔｈｅ邋ｒｅａｌ邋ｌｉｎｅ逡逑一６３邋—逡逑

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 胡健;張凡勇;李萍;;面板數(shù)據(jù)模型的應用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J];統(tǒng)計與決策;2010年17期

2 邵樹琴;;面板數(shù)據(jù)模型研究方法淺析[J];納稅;2017年19期

3 安虎森;吳浩波;;利用空間面板數(shù)據(jù)模型研究空間相關性問題——來自地級及地級以上城市樣本數(shù)據(jù)[J];西南民族大學學報(人文社科版);2015年05期

4 楊勇;;我國城鎮(zhèn)化背景下居民收入差距對消費的影響研究——基于動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的估計[J];天津大學學報(社會科學版);2015年02期

5 陳蒼;;空間面板數(shù)據(jù)模型探析[J];智富時代;2017年04期

6 王楠楠;姜偉;;企業(yè)家信心與通貨膨脹——基于省級動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的分析[J];青島大學學報(自然科學版);2013年04期

7 姜凌;高文玲;;城鎮(zhèn)化與農(nóng)村居民消費——基于我國31個省(區(qū))動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的實證研究[J];投資研究;2013年01期

8 王偉;鄭月明;;中國區(qū)域金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關系的實證研究——基于動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的分析[J];現(xiàn)代經(jīng)濟信息;2011年21期

9 張旭;石磊;;多水平模型及靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的比較研究[J];統(tǒng)計與信息論壇;2010年03期

10 龍瑩;張世銀;;動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的理論和應用研究綜述[J];科技與管理;2010年02期

相關會議論文 前10條

1 魏瑾瑞;;基于動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的失業(yè)與經(jīng)濟增長的再考察[A];全國博士生學術論壇 暨宏觀經(jīng)濟青年學者論壇——“中國經(jīng)濟增長與結構變遷”論文集[C];2011年

2 蘇良軍;;部分線性固定效應面板數(shù)據(jù)模型的一致性估計[A];21世紀數(shù)量經(jīng)濟學（第6卷）[C];2005年

3 曾昭法;左杰;;中國省域城鎮(zhèn)化的空間集聚與驅(qū)動機制研究——基于空問面板數(shù)據(jù)模型[A];第十五屆中國管理科學學術年會論文集（下）[C];2013年

4 余瀠;李愛華;劉志東;楊婧;;基于動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的主權信用評級影響因素分析[A];第八屆（2013）中國管理學年會——商務智能分會場論文集[C];2013年

5 孫剛;張愛華;;基于面板數(shù)據(jù)模型的電信需求預測[A];融合與創(chuàng)新——中國通信學會通信管理委員會第29次學術研討會論文集[C];2011年

6 沙婷婷;劉世平;陳橙;;面板數(shù)據(jù)模型應用于嬰兒生長發(fā)育的影響因素分析[A];2017年（第五屆）全國大學生統(tǒng)計建模大賽獲獎論文選[C];2017年

7 張元慶;馮樹輝;;廣義隨機效應矩陣指數(shù)空間規(guī)范面板數(shù)據(jù)模型的估計[A];21世紀數(shù)量經(jīng)濟學（第19卷）[C];2018年

8 郭慶賓;許泱;;國外R&D溢出的動態(tài)效果:基于我國省際動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的分析[A];第六屆（2011）中國管理學年會——技術與創(chuàng)新管理分會場論文集[C];2011年

9 趙衛(wèi)亞;孫津;;面板數(shù)據(jù)模型的類型識別檢驗[A];社會經(jīng)濟發(fā)展轉(zhuǎn)型與系統(tǒng)工程——中國系統(tǒng)工程學會第17屆學術年會論文集[C];2012年

10 曹普橋;戴惠;;制度越好,外貿(mào)產(chǎn)品制度越密集嗎?——基于動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型[A];21世紀數(shù)量經(jīng)濟學（第15卷）[C];2014年

相關重要報紙文章 前2條

1 中央財經(jīng)大學財政稅務學院教授 姜愛華 中央財經(jīng)大學財政稅務學院2017級碩士研究生 朱晗;政府采購對扶持不發(fā)達地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的影響研究[N];中國政府采購報;2019年

2 新疆天山農(nóng)村商業(yè)銀行 帕爾哈提·賽帕爾;農(nóng)信社股權結構亟待優(yōu)化[N];中華合作時報;2014年

相關博士學位論文 前10條

1 趙靜;一類面板數(shù)據(jù)模型的估計和檢驗[D];北京工業(yè)大學;2017年

2 簡文清;閾值面板數(shù)據(jù)模型的理論及應用研究[D];華中科技大學;2017年

3 李劭珉;面板數(shù)據(jù)模型的穩(wěn)健分析方法研究[D];山東大學;2018年

4 葉小青;交互效應面板數(shù)據(jù)模型的方法論及應用研究[D];華中科技大學;2014年

5 韓本三;二元選擇面板數(shù)據(jù)模型設定、估計、檢驗的理論與實證研究[D];西南財經(jīng)大學;2012年

6 胡亞權;空間面板數(shù)據(jù)模型及其應用研究[D];華中科技大學;2012年

7 于剛;面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)估計問題研究[D];東北師范大學;2011年

8 吳相俊;因子誤差結構面板數(shù)據(jù)模型的理論與應用[D];華中科技大學;2015年

9 游萬海;貝葉斯空間分位面板數(shù)據(jù)模型及應用研究[D];湖南大學;2015年

10 鄭月明;利用外商直接投資與中國外資政策調(diào)整[D];華中科技大學;2008年

相關碩士學位論文 前10條

1 張瑩;我國上市公司年報會計信息質(zhì)量的統(tǒng)計研究[D];河南財經(jīng)政法大學;2019年

2 趙宇;幾類半?yún)��?shù)面板數(shù)據(jù)模型的研究[D];中央民族大學;2019年

3 陳夢;部分線性固定效應面板數(shù)據(jù)模型的估計和檢驗[D];鄭州大學;2019年

4 馮樹輝;MESS面板數(shù)據(jù)模型的估計與應用研究[D];上海師范大學;2019年

5 郁伊X;碳管理機制與公司治理的相關性研究[D];上海交通大學;2017年

6 盧望晨;日內(nèi)流動性特征對于個股收益與波動的影響[D];上海交通大學;2017年

7 杜玉慧;中國人口老齡化時間空間分布及影響因素分析[D];鄭州大學;2018年

8 劉美美;中國城鎮(zhèn)化效率對房地產(chǎn)庫存的影響研究[D];西北大學;2018年

9 王麗;山東省城鎮(zhèn)居民消費影響因素分析[D];遼寧大學;2018年

10 沈禮瀅;基于空間面板數(shù)據(jù)模型的廣西區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異影響分析[D];廣西師范大學;2018年

本文編號：2767594