空间面板数据模型设定问题分析

空间面板数据模型将空间计量经济学和面板数据方法相结合,不仅同时考虑时空特征,而且将空间效应纳入研究体系,成为当前计量经济学的热点研究领域,但其模型设定、参数估计及模型检验也更为复杂,实证研究中往往出现模型设定偏误等问题。因此,基于空间面板数据模型的前沿理论,重点探讨模型设定中的常见问题,包括空间滞后模型与空间误差模型的选择、随机效应与固定效应的选择以及模型拟合优度的选择与比较,为模型的应用和新模型的扩展提供理论依据和参考。     

空间外部性的识别问题

有效捕捉空间外部性是经验分析中的一大难题.空间计量方法通过空间滞后的形式将外部性纳入空间计量模型,是捕捉外部性、特别是技术外部性的有效工具.但需要注意:空间计量分析需要坚实的经济理论基础和合理的经济机制设计；因果效应和与之密切相关的内生性问题的识别和处理是有效捕捉空间外部性问题的关键；空间权重矩阵的生成方式应与经济社会层面的交互效应相匹配；当模型设定中包含内生的空间滞后时,模型系数的内涵不同于经典线性回归,需要特殊解释.     

交互效应面板分位数回归模型的迭代估计

文章基于创新性交互效应面板分位数模型的设定，提出了一种新的迭代算法，蒙特卡洛模拟结果表明，与其他估计方法相比，该迭代算法有更好的有限样本性质，偏误较低且方差较小。由于个体效应及交互效应均允许与自变量相关，个体与时间的异质性得以更加灵活地表达，因此使模型具有更强的适用性。最后，将模型应用于我国房价的实证分析，并用迭代算法来对参数进行估计，回归结果表明，房价决定因素的效应存在异质性，且高房价地区的房价主要受到投资的影响，而低房价地区的房价的关键影响因素为人民生活水平和经济发展水平。     

空间回归模型选择的反思

空间计量经济学存在两种最基本的模型:空间滞后模型和空间误差模型,这里旨在重新思考和探讨这两种空间回归模型的选择,结论为:Moran’s I指数可以用来判断回归模型后的残差是否存在空间依赖性;在实证分析中,采用拉格朗日乘子检验判断两种模型优劣是最常见的做法。然而,该检验仅仅是基于统计推断而忽略了理论基础,因此,可能导致选择错误的模型;在实证分析中,空间误差模型经常被选择性遗忘,而该模型的适用性较空间滞后模型更为广泛;实证分析大多缺乏空间回归模型设定的探讨,Anselin提出三个统计量,并且,如果模型设定正确,应该遵从Wald统计量>Log likelihood统计量>LM统计量的排列顺序。     

一种协整时间序列的动态因果效应估计与推断方法

为了进一步规避经典面板数据模型因果推断方法中对照样本异质性的问题,以及中断时间序列方法可能存在的“伪回归”问题和“二阶矩平稳”等条件的限制,本文借助时间序列的协整理论,并结合误差修正模型和结构突变检验方法提出了一种基于协整时间序列的实验设计方法,扩展了政策因果效应估计与推断方法。该方法将传统的趋势平稳过程中断时间序列扩展到随机趋势过程,不仅可以推断和估计处理效应,而且解决了政策效应的暂时性和持续性识别问题;另外,协整时间序列的因果效应推断方法更适用于不存在有效对照样本的政策因果效应分析。此外,本文评估了上海市和重庆市的房地产税试点政策,研究发现,长期来看试点政策对两市的商品房价格增长具有抑制作用,但政策效应表现出显著的差异性,上海市的试点政策对抑制房价上涨的力度大、起效快速,但重庆市的房产税政策存在较长期的时滞。     

时间断点回归:原理框架、应用演进与估计流程

文章首先运用归纳法,提出时间断点回归的概念内涵和基本模型,并按"准随机实验"标准分析其存在的原理缺陷。然后通过梳理国外相关前沿成果,总结出时间断点回归有别于传统计量操作的方面:在适用性判断上,强调内生分组问题的理论分析和协变量连续性的提前估计;在稳定性检验上,包含更换变量指标等正向思路、对照组检验等反向思路、时间序列特征处理和其他非断点回归方法。最后,绘制时间断点回归的估计流程图,主要涉及适用性检验、处理效应的初步判定、模型构建与估计和稳健性检验四个部分。     

外部性、空间效应与空间工资结构——基于中国城市空间面板数据的分析

将影响城市工资结构的可观测和不可观测变量同时引入工资方程,推导出空间杜宾模型,进而以空间杜宾模型为空间计量模型选择的起点,探索符合数据生产过程的最佳空间计量模型,并将空间外部性划分为直接效应和间接效应。实证结果表明,城市空间相互作用对中国城市空间工资结构影响显著。市场潜能对本区域工资水平的自我强化效应突出,并且对邻近区域具有显著的空间溢出效应,但自我强化效应明显大于空间溢出效应。基于技术邻近的专业化经济对区域内和邻近区域工资水平具有显著的自我强化效应和空间溢出效应,均支持了MAR外部性;相对于直接效应,专业化经济的空间溢出效应更突出。     

集值统计方法在项目风险概率估计中的应用

文章结合项目风险概率估计特点,利用集值统计方法对数据的区间模糊处理,建立集值统计的项目风险概率估计模型,对专家的概率估计值进行统计处理,确保项目风险概率估计值的科学性。最后将该方法应用于某软件项目的风险概率估计,充分证明其适用性。     

局部平稳部分线性面板数据模型的统计推断

部分线性模型是一类非常重要的半参数回归模型,由于它既含有参数部分又含有非参数部分,与常规的线性模型相比具有更强的适应性和解释能力。文章研究带有局部平稳协变量的固定效应部分线性面板数据模型的统计推断。首先提出一个两阶段估计方法得到模型中未知参数和非参数函数的估计,并证明估计量的渐近性质,然后运用不变原理构造出非参数函数的一致置信带,最后通过数值模拟研究和实例分析验证了该方法的有效性。     

断点回归设计:基本逻辑、方法、应用述评

断点回归设计是最接近于随机试验的拟随机实验方法,具有因果推断清晰、结果最为可信、易于检验的特点.文章从断点回归设计的基本逻辑、方法、应用和研究进展等几个方面介绍了这一方法.     

计量经济学和统计学视角下的线性回归模型——再议线性回归模型的设定

从属性、构建方法及意义等方面,分析研究线性回归模型在计量经济学和统计学两学科视角下的差异,并根据这种差异进一步提出回归模型的基本设定思路。研究表明:识别这种差异是完成模型设定工作的基础性和必要性举措,有助于实现线性回归模型的正确设定。以经典例证对计量经济学和统计学回归模型在应用中的区别以及模型设定问题进行进一步展示和分析。     

随机效应变系数空间自回归面板模型的估计

具有良好可读性和稳健性的变系数模型在各学科领域应用广泛.本文构建了一种新的随机效应变系数空间自回归面板模型,运用截面极大似然估计方法,导出了模型的估计量,证明其具备一致性和渐近正态性,蒙特卡洛模拟研究显示估计量的小样本表现效果良好.     

基础设施投资效率的空间溢出与门限效应研究

利用数据包络分析（DEA）估计了中国31个省份1999—2006年基础设施投资的相对效率,并以此代表各地区基础设施投资的成效,进而分析其对经济增长的贡献是否存在空间溢出和门限效应。采用普通面板回归、空间面板回归和门限面板回归这三种基于面板数据的回归模型进行实证分析后发现：基础设施投资效率对本地区和相邻地区的经济增长均有显著促进作用,并且随着经济规模的扩大,基础设施投资效率对经济增长的促进作用也有所提高,即证实了空间溢出和门限效应的存在。     

带有乘积项的结构方程潜变量交互模型研究

结构方程交互模型特别是对于如何设定结构方程交互模型在国内研究较少.文章通过对结构方程潜变量交互模型的探讨,着重对带有乘积项的结构方程交互模型进行了构建,详细介绍了带有乘积项的结构方程模型的设计方法,并对结构方程交互模型的设定问题进行了讨论.     

亚太地区股票市场羊群效应的实证检验

文章针对亚洲股票市场羊群效应存在性检验问题,提出基于分位数回归的CCK模型进行检验研究.运用分位数回归方法使用个股收益率偏离度指标利用CCK模型建模,根据对亚太地区包括中国大陆、日本、中国香港等七个地区的羊群效应进行实证结果分析,结果发现羊群效应普遍存在于亚太股票市场中;新兴市场相对于成熟市场羊群效应更为显著;同时羊群效应普遍存在于收益的低分位点处.研究结果表明:分位回归模型能够更全面准确的分析股票市场羊群效应的特性.     

面板数据模型中随机效应存在性检验的理论研究及其实证分析

 由于能体现异质性等一系列优良性质,面板数据模型正被广泛应用到经济学各个领域中。然而,在反映异质性的个体效应和时间效应的设定上,经常存在人为的主观性和随意性,因此容易导致错误指定事件的发生。本文提出了一个稳健的方法分别检验面板数据模型中随机个体效应和随机时间效应的存在性。具体而言,通过对残差进行正交化变换消去可能存在的时间效应,并建立人工自回归模型,然后基于该模型自回归系数的最小二乘估计构造检验统计量检验个体效应。构造的检验是单边的,零假设下渐近服从标准正态分布。在检验时间效应时,可类似得到统计量及其渐近性质。功效研究表明这些检验敏感性较强,能检测到以参数速度（最快的速度）收敛到零假设的备择假设。通过模拟试验研究了检验统计量的小样本性质,并进行了实际数据分析。     

隐非齐次马尔可夫多元线性回归模型及其贝叶斯估计

隐马尔可夫模型对于异质纵向数据的处理有良好的效果,因此被广泛应用于工程技术、生物医学、经济管理等领域。文章引入了一种特殊的非齐次隐马尔可夫状态转移方式,并将其与经典的多元线性回归相结合,提出了隐非齐次马尔可夫多元线性回归模型,介绍了对该模型进行贝叶斯推断的方法原理和技术细节。最后,通过两个模拟实验说明了推断方法的结果是可靠的。     

含非随机缺失数据的面板数据参数估计方法

抽样调查领域常采用对多个受访者进行跟踪调查得到面板数据,进而对总体特性进行统计推断,在面板数据中常含缺失数据,大多数处理面板缺失数据的软件都是直接删去含缺失值的受访者以得到完全数据集,当数据缺失机制为非随机缺失时会导致总体参数估计结果有偏。本文针对数据缺失机制为非随机缺失情形下,如何对面板数据进行统计分析进行了阐述,主要采用的是基于模型的似然推断法,对目标变量、缺失指示变量和随机效应向量的联合分布建模,在已有选择模型和模式混合模型的基础上,引入随机效应,研究目标变量期望的计算方法,并研究随机效应杂合模型下参数的估计方法,在变量分布相对简单的情形下给出了用极大似然法推断总体参数的估计步骤,最后通过模拟分析比较方法的优劣。     

中国城市入境旅游的经济增长效应及空间溢出性

基于2004—2013年中国285个城市面板数据,运用空间杜宾模型和地理加权回归模型,以金融危机发生时间为断点,对比分析金融危机发生前后入境旅游的经济增长效应和空间溢出效应,探究入境旅游经济增长效应的时空演变趋势。研究发现:入境旅游存在空间交互作用,表现为正向交互性,城市经济增长的空间集聚过程并不是孤立的系统;金融危机发生后,入境旅游对经济增长的促进作用强度及空间溢出效应不仅没有下降,反而有所增加。空间局部分析还发现,从整体上看,城市入境旅游对经济增长的促进作用有所提高;空间分布上,城市入境旅游对经济增长产生抑制作用和无显著作用的地区在空间上不断缩小,而产生促进作用的地区呈现集聚发展,并不断向邻近地区扩散。     

工业数字化的减碳效应检验

文章基于2010—2017年我国省级面板数据,运用含有交互效应的动态空间杜宾模型对工业数字化的减碳效应进行实证检验。结果显示：工业数字化存在显著的减碳效应,且该效应存在明显的空间溢出效应,即其他地区工业数字化程度提高会产生示范效应,进而带动本地区工业数字化程度提高,从而产生减碳效应;同时,工业数字化程度提高会进一步增强工业发展的减碳效应。