發(fā)布時間：2020-11-12 20:05

　　 計量經(jīng)濟學(xué)發(fā)展的一個重要方向應(yīng)該是計量經(jīng)濟理論與方法的創(chuàng)新與發(fā)展,或者說計量經(jīng)濟模型中統(tǒng)計推斷方法的改善與推進。本論文則是關(guān)于計量經(jīng)濟學(xué)方法論中廣義矩方法(GMM)的理論研究。 廣義矩方法(GMM)是計量經(jīng)濟分析方法中的一種重要革新,其理論意義和實踐價值是不言而喻的。從理論方法上看,GMM是從矩條件或矩方程出發(fā)對參數(shù)進行估計或檢驗,而無需考慮模型形式的設(shè)定以及可能由此引起的設(shè)定誤差等問題,因而具有更為豐富的統(tǒng)計思想和更深層次的統(tǒng)計本質(zhì)。從統(tǒng)計方法論來講,GMM方法更具一般性,涵蓋了諸多的傳統(tǒng)計量經(jīng)濟分析方法。普通最小二乘法(OLS),工具變量法(Ⅳ),兩階段最小二乘法(2SLS),三階段最小二乘法(3SLS),以及極大似然估計(ML)等均可視為GMM的特例；而LR,Wald,LM等檢驗也與GMM距離檢驗在統(tǒng)計意義上也有著本質(zhì)上的聯(lián)系。 毫不夸張的講,GMM是現(xiàn)代計量經(jīng)濟學(xué)中重要而又通行的一種分析方法,具有更為深厚的統(tǒng)計理論背景和更廣闊的應(yīng)用前景,這也就為筆者從統(tǒng)計思想的視角研究GMM方法和相應(yīng)的理論本質(zhì),提供了較為廣闊的研究空間和分析視野。 基于上述想法,筆者主要從GMM的統(tǒng)計思想根源和理論本質(zhì)、GMM估計量小樣本性質(zhì)的改進、GMM方法的延伸、Panel Data中GMM方法的統(tǒng)計特性等幾個方面,進行了深入系統(tǒng)地研究和探索,試圖揭示GMM本身所具有的統(tǒng)計性質(zhì)和應(yīng)用前景。論文研究的重點是,以參數(shù)估計和統(tǒng)計推斷兩個方面為全文的研究邏輯主線,力圖深度挖掘GMM方法的理論內(nèi)涵,解釋GMM估計量統(tǒng)計性質(zhì),推進GMM分析的應(yīng)用及改進應(yīng)用的效果,探索GMM方法的拓展與延伸等方面,試圖完善GMM統(tǒng)計方法體系,夯實GMM統(tǒng)計方法體系的理論基礎(chǔ)。 具體而言,論文從GMM的思想根源、GMM估計量小樣本性質(zhì)的改進及GMM方法的延伸、Panel Data模型中GMM方法三個方面進行了自以為系統(tǒng)深入的研究。 在GMM的思想根源方面,本文從參數(shù)估計方法和檢驗方法兩個方面對GMM的理論本質(zhì)進行了深入的研究和闡釋。就參數(shù)估計而言,GMM通過由理論假設(shè)或計量模型的統(tǒng)計性質(zhì)衍生的矩條件,提供了一種一致估計模型參數(shù)的有效途徑。GMM估計與最小χ2估計在理論上是相通的,GMM估計是最小χ‘估計的發(fā)展。其方法的核心是運用二次型的形式測度不同集合之間的距離,并在其最小化時得到參數(shù)估計量。就假設(shè)檢驗而言,計量經(jīng)濟學(xué)三大檢驗——Wald, LR, LM檢驗在一定條件下都是GMM距離檢驗的特殊情況。GMM距離檢驗無論是在理論意義上還是在實際應(yīng)用上都更具有重要性和廣泛性。 在GMM估計量小樣本性質(zhì)的改進及GMM方法的延伸方面,本文的研究特點和結(jié)論是：通過對廣義經(jīng)驗似然(GEL)估計量數(shù)理結(jié)構(gòu)的解析,清楚地認(rèn)識到經(jīng)驗似然(EL),“指數(shù)傾斜”(ET),連續(xù)更新估計(CUE)等GEL類估計量的內(nèi)在含義。GEL是一個估計量類,它更具一般性,是計量經(jīng)濟估計方法的新發(fā)展。另一方面,通過嚴(yán)密的分析論證揭示了廣義經(jīng)驗似然(GEL)類估計量,包括EL, ET, CUE等估計量,比GMM估計量具有更小的高階漸近估計偏誤,即具有高階有效性。這也就是說在應(yīng)用中,特別是小樣本的情況,GEL應(yīng)是GMM的良好的替代和改進方法。GEL類估計量是GMM方法的改進與延伸。 在Panel Data模型中GMM方法方面,本文主要研究了包含不可觀測的個體效應(yīng)的Panel Data模型的有效或漸近有效估計方法；GMM估計及其與隨機效應(yīng)(RE)估計或固定效應(yīng)(FE)估計的比較等內(nèi)容。其中,本文主要的研究重點是放在了GMM方法在Panel Data模型中的使用前提,應(yīng)用效果,以及GMM有效性的理論分析。 本論文的篇章結(jié)構(gòu)與主要研究內(nèi)容如下： 第一章緒論。本章就本文的研究背景,目的意義,內(nèi)容特點及有關(guān)邏輯關(guān)系等進行概括性的論述。 第二章基礎(chǔ)理論與文獻綜述。本章就重要的基礎(chǔ)理論和有關(guān)的經(jīng)典文獻進行相應(yīng)的分析和陳述。包括GMM的一般理論和方法,典型的GMM問題,GMM與工具變量(Ⅳ)估計,兩階段最小二乘(2SLS)估計的關(guān)系,收斂方式與隨機階數(shù),GMM小樣本性質(zhì)改進的分析與述評,GMM方法延伸的有關(guān)評述,以及有關(guān)Panel Data中的GMM方法的綜述等內(nèi)容。 第三章GMM方法的思想根源與理論本質(zhì)。本章主要是通過嚴(yán)密的數(shù)理證明在理論深度上揭示GMM的內(nèi)涵本質(zhì)和邏輯脈絡(luò)。主要內(nèi)容包括GMM與χ2統(tǒng)計量的關(guān)系；GMM檢驗統(tǒng)計量與Wald, LR, LM三大檢驗的關(guān)系。具體探究和證明了最小χ2估計與GMM估計在理論上是相通的,GMM估計是最小估計χ2的發(fā)展和延伸,GMM方法與χ2統(tǒng)計量的思想在理論上是一脈相承的。另一方面,Wald, LR, LM三大檢驗在一定條件下又是GMM檢驗的特殊情況。GMM距離檢驗與LR檢驗具有幾乎相同的結(jié)構(gòu)和機理；在模型是恰好識別時,它等于LM檢驗；在檢驗的假設(shè)是參數(shù)的線性函數(shù)時,它等于Wald檢驗。即Wald, LR, LM檢驗都是GMM檢驗的特殊情況。GMM距離檢驗在理論或是實際應(yīng)用上更具重要性和廣泛性。本章從估計和檢驗兩個方面,探究并論證了GMM的普適性及優(yōu)越性。并且通過一個實例分析了GMM方法的應(yīng)用優(yōu)勢。 第四章GMM方法的延伸。在討論估計量的有限或漸近統(tǒng)計性質(zhì)及其評價標(biāo)準(zhǔn)和前提條件的基礎(chǔ)上,本章結(jié)合GMM估計量小樣本性質(zhì)改進方面的思考,和相關(guān)的文獻評述,著重研究GMM方法的延伸。重點是廣義經(jīng)驗似然(GEL)類估計量(包括EL, ET, CUE等估計量)的數(shù)理結(jié)構(gòu)和內(nèi)在含義；從GMM到GEL的思想和方法上的演進,以及從高階漸進偏差的角度論證GEL是GMM改進和延伸。并通過隨機模擬方法比較GMM估計量和GEL類估計量的估計偏差,均方誤差等指標(biāo)。 第五章Panel Data中的GMM方法。GMM方法不僅在通常的截面數(shù)據(jù)或時間序列數(shù)據(jù)中有著重要的應(yīng)用,它在Panel Data模型中的相關(guān)理論與方法也具有重要的理論意義和研究價值。本章在有關(guān)文獻的背景下,主要分析研究GMM方法在Panel Data模型中有關(guān)理論方法及應(yīng)用。隨機效應(yīng)(RE)估計和固定效應(yīng)(FE)估計是Panel Data模型中兩種廣泛應(yīng)用的估計方法。但是這兩種估計量的一致性需要回歸元的強外生性為前提。在條件弱化時,使用矩條件的GMM估計具有優(yōu)勢。本章對Panel Data模型中GMM方法作了重要的提煉和理論探究。 第六章結(jié)束語。本章是本文的總結(jié)以及未來的研究方向。 就本文的特色而言,筆者以為可歸納為如下的幾點： (1)以統(tǒng)計思想為主線,通過系列的嚴(yán)密數(shù)理證明,在一定深度上揭示了GMM的統(tǒng)計內(nèi)涵和邏輯脈絡(luò),證實了GMM在理論方法和實際應(yīng)用上的重要作用和價值,深化了對GMM統(tǒng)計理論本質(zhì)的理解,為豐富GMM統(tǒng)計理論體系進行了補遺工作； (2)較為系統(tǒng)、全面、深入地剖析和解讀了GEL類估計量(包括EL,ET,CUE)的邏輯關(guān)系和數(shù)理結(jié)構(gòu),闡釋了GEL類估計量比GMM估計量具有更小的漸近估計偏差,GEL類估計量是GMM的改進與延伸等觀點,進而較為深刻地理解了GEL的內(nèi)在本質(zhì)； (3)采用理論證明、模擬研究、實例佐證三者結(jié)合的研究范式,突出估計和推斷兩個主題,深度研究和挖掘了GMM方法的理論本質(zhì)及方法拓展,嘗試性地探尋了計量經(jīng)濟學(xué)估計方法創(chuàng)新突破的方向,為實際應(yīng)用提供了較為堅實的理論基礎(chǔ)。
【學(xué)位單位】：西南財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2010
【中圖分類】：F224.0
【部分圖文】：

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廣義矩方法GMM的理論本質(zhì)及方法延伸研究表3.1:AT&T股票的最小二乘估計結(jié)果系系系數(shù)估計值值標(biāo)準(zhǔn)差差t值值p值值截截距aaa一0.01849990.1185000一0.156660.87666斜斜率刀刀0.88428880.041877721.11777Ze.1666殘殘差標(biāo)準(zhǔn)差=1.672;自由度d介195;RZ一0.6925;刀2=0.691000FFF副抖5.9，P一value<2.2e一1666

GMM方法的思想根源與理論本質(zhì)=0.06194)均為顯著(取顯著性水平a二0.仍)。表明殘差序列沒有自相關(guān)。圖3一4是殘差序列及殘差的ACF和PACF圖。data:reSIX一squared‘下.5251，df=5，p一v反lu已=0.18任經(jīng)d包七色:re31X一，quared，生 7.32弓;0。0675da七a:reSIX一3quared=2吸.19，df=10，p一v反lu已=d上二15，p一value二 0.0619吸﹂O哎節(jié)毛d.lJ.
【引證文獻】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 陳金俊;要素價格上升與出口質(zhì)量升級[D];浙江大學(xué);2014年

本文編號：2881184