高维面板数据降维与变量选择方法研究

从介绍高维面板数据的一般特征入手,在总结高维面板数据在实际应用中所表现出的各种不同类型及其研究理论与方法的同时,主要介绍高维面板数据因子模型和混合效应模型;对混合效应模型随机效应和边际效应中的高维协方差矩阵以及经济数据中出现的多指标大维数据的研究进展进行述评;针对高维面板数据未来的发展方向、理论与应用中尚待解决的一些关键问题进行分析与展望。     

数据初始值对DF类IPS检验势的影响研究

 本文研究了DF类面板数据单位根IPS检验势受时序数据初始值的影响,推导了DF类面板单位根IPS检验统计量在局部备择假设下的极限分布和局部渐近势函数,发现了DF类面板数据单位根IPS检验统计量局部渐近势在异质性局部备择假设下是初始条件的单调递增函数;小样本Monte Carlo模拟分析结果表明,若假设初始条件为零,DF类IPS统计量的检验势将被低估。     

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。     

基于Monte Carlo模拟的STAR模型样本矩性质研究

采用Monte Carlo模拟方法对STAR模型样本矩的统计特性进行研究。分析结果表明:STAR模型的样本均值、样本方差、样本偏度及样本峰度都渐近服从正态分布;即使STAR模型的数据生成过程中不含有常数项,其总体均值可能也不是0,这与线性ARMA模型有显著区别;即使STAR模型数据生成过程中的误差项服从正态分布,数据仍有可能是有偏分布。     

双因素效应的动态二值logit模型的参数估计及应用

文章考虑了带有个体效应和时间效应的双因素面板数据动态二值logit模型，在周期T固定的条件下，提出了一种新的方法估计模型参数。从理论层面指出了该估计量满足一致性和渐近正态性；数值模拟研究了估计量的小样本性质，模拟结果表明，该估计方法在有限样本下具有良好的统计性质。最后，将该方法应用于洗涤剂的购买数据进行实证分析。     

整数值时间序列模型单位根检验问题研究

非整数值时间序列单位根检验研究已趋成熟,而整数值时间序列单位根检验则刚起步.本文主要采用蒙特卡洛模拟方法对INAR(1)模型单位根检验中的DF统计量和∑Tt=1=1I{△Xt＜0}统计量进行了研究.研究发现:DF统计量渐近服从标准正态分布,有限样本情形下,该统计量的实际分布会受到样本容量与扰动项均值的影响;DF统计量不存在水平扭曲现象,能很好控制犯第一类错误的概率,由于数据生成特点,∑Tt=1I{△Xt＜0}统计量犯第一类错误的概率始终为0;DF统计量和∑Tt=1I{△Xt＜0}统计量的检验功效受到样本容量、自回归系数和扰动项均值的影响,多数情形下,∑Tt=1=1I{ △Xt＜0}统计量的检验功效高于DF统计量.     

面板数据双因素误差回归模型序列相关和随机效应的联合LM检验

对面板数据双因素误差回归模型构造了检验序列相关和随机效应的一种联合LM检验,发现该LM统计量也是检验联合假设H0：σμ^2=λ=0的Baltagi-Li LM统计量和检验假设H0：σv^2=λ=0的Breusch-Pagan-LM统计量之和。当面板数据的个体数N充分大时,该联合LM统计量的渐近分布是χ^2（3）分布;无论双因素误差面板数据回归模型的剩余误差项是AR（1）过程还是MA（1）过程,联合LM检验是相同的,即对随机效应和一阶序列相关的联合LM检验是独立于序列相关的形式。     

基于面板数据的数据仓库模型设计

信息技术是有效发展现代统计工作的重要方向.文章在介绍面板数据的描述方法及主流的数据仓库建模技术的基础上,提出了将面板数据存入数据仓库的方法,即基于面板数据建立其对应的数据仓库模型,当面板数据进入数据仓库系统后便可利用数据仓库系统中前台数据分析功能对原有的面板数据进行更深入的分析了解,也有利于从多组的面板数据中发现一些隐藏的信息,更进一步支持现代统计工作.     

非参数固定效应Panel Data模型的分位数回归推断

利用分位数回归方法,讨论了非参数固定效应Panel Data模型的估计和检验问题,得到了参数估计的渐近正态性及收敛速度。同时,建立一个秩得分(rank score)统计量来检验模型的固定效应,并证明了这个统计量渐近服从标准正态分布。     

含有变结构点的面板循序检验方法研究

针对含有变结构点的面板数据易产生"伪单位根"现象,提出面板循序检验方法:首先给出检验模型和检验步骤,其次通过Monte Carlo模拟得到检验统计量的临界值,最后结合我国各地区的GDP数据进行实证分析.研究发现:中国GDP数据为带有结构突变的趋势平稳序列.