动态面板数据模型的GMM估计及其应用

动态面板数据模型由于存在滞后项作为解释变量,导致传统参数估计方法在估计时存在有偏性和非一致性而只能采取GMM估计.文章整理了动态面板数据模型GMM估计方法的基本原理和思路,选取2003-2007年的行业面板数据建立动态面板数据模型,利用GMM估计方法对FDI对我国工业部门技术水平的溢出效应进行实证检验,结果表明基于GMM估计的动态面板数据模型较好的刻画了FDI的溢出效应.     

带趋势的二元选择面板数据模型估计

文章考察了带趋势的二元面板模型估计问题。首先在随机冲击独立并且其分布是Logistic分布的假设下,证明了sum form t=1 to 4(yt)和sum form t=1 to 4(tyt)对个体固定效应和趋势项系数是充分的。利用这个结果写出了相应的条件似然函数。但是这两个假设太强,文章放松了这两个假设,给出了sum form t=1 to 4(yt)和sum form t=1 to 4(tyt)对个体固定效应和趋势项系数仍是充分的充要条件。据此我们可得到在没有这两个假定的情况下的半参数估计式。     

基于分位数回归的面板数据模型估计方法

文章在对分位数回归基本原理进行全面分析说明的基础上,对其在面板数据模型中的应用作了深入分析。利用1998～2006年25个行业企业销售收入与专利申请数量的面板数据,分别采取最小二乘法和分位数回归法进行参数估计和比较分析,结果表明：分位数回归方法在进行面板数据模型估计时具有明显的优势。     

非平衡面板数据模型的估计方法及应用

面板数据中,如果每个时期在样本中的个体不完全一样,则被称为非平衡面板数据.文章整理了非平衡面板数据估计方法的原理和思路,并采用2004～2011年中西部省际非平衡面板数据建立模型对影响中西部引进内资的主要因素进行了实证研究,结果显示,集聚效应因素、地区创新能力与中西部省份引进内资规模显著影响正相关.     

多水平面板数据模型的估计理论及模拟研究

将面板数据模型和多水平模型结合起来,提出了多水平面板数据模型。通过分析该模型的方差协方差结构,采用迭代广义最小二乘法和限制迭代广义最小二乘法,导出模型的参数估计,并通过模拟数据进行了比较分析。结果认为：与多水平模型和面板数据模型相比,该模型能更好地拟合具有层次结构的面板数据。     

非等间隔动态面板数据模型：基于半差分的估计方法和应用

本文提出了非等间隔动态面板数据模型的估计方法,包括非线性最小二乘和最短距离估计法以及这两种估计方法的一步估计量,并且证明了这几个估计量的一致性和渐进正态性。我们使用数值模拟的方法验证了这些估计在有限样本中的估计精度,并且将这四种估计方法应用于实际的问题当中,最终得到了与以往的文献基本一致的估计结果。     

时变系数空间自回归面板数据模型的极大似然估计

本文对扰动项存在跨时期的异方差、但不存在序列相关的时变系数空间自回归模型提出了极大似然的估计方法,并证明了该估计量的一致性,同时,证明了该估计量渐进服从正态分布,由此说明该估计量具有优良的大样本性质。同时,我们还对本文所提出估计量的小样本性质进行了数值模拟。本文研究表明,估计量虽然在N较小时偏差较大,但是随着N的不断增加,估计量偏差减小,体现了比较优良的渐进性质。同时,估计量的偏差会随着时期数的增加而变大,这说明本文所提出的估计方法适用于个体数较多、时期数较少的短面板数据。     

基于关系聚类的动态面板数据模型及其应用研究

运用面板数据建模分析时,在考虑截面异质性的情形下存在参数过多的问题。提出一种基于面板数据关系结构的聚类方法,能有效解决模型估计时参数过多的问题;提出内距离与外距离概念,有效解决了聚类分析时定量确定分类数的问题。将此方法运用于动态面板数据的建模分析,统计模拟结果显示有较好的小样本性质。基于理论模型,采用中国1996-2012年的省级面板数据,实证分析了金融发展对房地产业发展的动态影响,分析效果与现实经济发展较吻合,证明该方法有较好的应用性。     

面板数据模型设定的一般方法

在经典计量经济学模型中,作为样本观测值的要么是截面数据,要么是时间序列数据。随着计量经济学理论方法的发展和应用领域的拓展,经常需要同时分析截面数据与时间序列数据,面板数据模型正是针对这种需要应运而生的,所谓面板数据指的就是截面数据和时间序列数据的综合。面板数据模型已成为仅次于经典单方程模型和时间序列模型被广泛使用的模型。在实际分析中,要建立较好面板数据模型,最为关键的一步是模型的设定。若模型设定有误,则其后的估计必定存在较大的偏差,导致模型建立失败,或者得出错误的结论。本文拟详细介绍面板数据模型设定的一般过程,以期对应用型读者提供若干启示。     

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。     

动态面板数据模型和空间滞后面板数据模型的比较——基于被解释变量时空依赖特征的“孪生性”分析

面板数据模型从基本形式拓展到动态面板数据模型和空间面板数据模型,体现了时空特征整合的经济计量建模发展方向。在时空特征整合的意义下,从被解释变量时空依赖特征的角度来看,动态面板数据模型和空间滞后面板数据模型具有对称性、“孪生性”。比较教学实验表明,指出这一点能够更便于学生理解面板数据模型的思想、发展与应用,也有利于空间统计学思想的普及教育。     

面板数据模型的截面相关检验研究

 相关系数的绝对值形式可以很好的避免Pesaran（2004）的CD统计量中异向相关性相互抵消的情况,相应得到一个新的检验面板数据模型扰动项截面相关的统计量。蒙特卡洛模拟显示,无论是在因子模型下还是在空间移动平均模型下,新提出的统计量水平扭曲(size distortion)检验和功效(power)检验表现较好。通过模拟还发现当存在序列相关的扰动项时,先将扰动项进行去序列相关处理可以有效地避免序列相关导致的水平扭曲,并且不会降低统计量的功效。     

基于城乡居民收入面板数据模型的统计分析

论文主要实证分析居民收入相关的两类问题:一是基于面板数据模型,通过逐步回归分析和回归诊断等方法,对城乡收入差距的现状、变动趋势和显著性影响因素等开展实证分析研究;二是利用具有单因素序列相关结构的面板数据模型对居民收入和消费之间的关系进行实证分析。研究的结论可为政府制定切实可行的政策提供一定的参考借鉴,以尽可能提高居民收入,促进消费增长,缓解和缩小城乡居民收入差距。     

农村经济增长的面板数据模型分析

文章采用1992年～2005年期间的面板数据(Panel Data),利用变截距固定效应模型,分析该时间区间内影响辽宁省农村经济增长的因素以及各因素对各个县区农村经济增长的影响.分析结果表明,人力资本、农民纯收入、产业结构、城乡结构和财政投入均会对地区农村经济增长产生影响.     

单指标纵向数据模型的估计

纵向数据是一类重要的相关性数据,广泛出现在诸多科研领域。单指标模型是多元非参数回归中重要的降维方法,在纵向数据下研究单指标模型是统计研究的热点问题。针对纵向数据单指标模型,提出惩罚改进二次推断函数方法来讨论模型的参数和非参数估计问题。该方法利用多项式样条回归方法逼近模型中的未知联系函数,将联系函数的估计转化为回归样条系数的估计,然后构造关于样条回归系数和单指标系数的惩罚改进二次推断函数,最小化惩罚改进二次推断函数便可得到模型的估计。理论结果显示,估计结果具有相合性和渐近正态性,最后得到了较好的数值模拟结果和实例数据分析结果,结果显示该方法适用于半参数纵向模型的参数和非参数估计问题。     

面板数据模型的应用现状与发展趋势

面板数据模型的应用研究是当前学术界的一个热点.文章针对国内学术界的研究现状,讨论了当前面板数据模型应用中的问题,指出了面板数据模型的改进取向.     

短面板约束下固定效应空间动态面板模型的估计与模拟

空间动态面板数据(SDPD)模型中被解释变量初值极易带有内生性,采用一般拟极大似然(QML)方法容易造成参数估计偏误,特别是当样本结构为n大T小的时候。鉴于此,本文在一般QML基础上,通过重塑误差项的方差-协方差矩阵,修正拟似然函数表达式,得到修正QML,进而估计短面板下含空间、时间、误差三类关联项的固定效应SDPD模型,基于数值模拟和实例应用检验一般QML与修正QML的估计效果。数值模拟结果表明：修正QML比一般QML更精确、更稳健,均方误差修正率随样本短面板结构的增大而增大。实例应用不仅重新评估环境规制与技术创新之间的空间效应,回归结果也再次证实从数值模拟中得出的结论。     

交互效应动态面板模型的非线性工具变量估计

文章针对交互效应动态面板数据模型的参数估计难题,提出了一种非线性工具变量估计方法.通过Monte Carlo仿真发现:这种非线性工具变量估计法具有较好的有限样本性质,特别是针对非平稳的数据,该方法表现出了非常好的有限样本估计特征.