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采用统计学中新近发展的局部线性逼近方法对利率期限结构动态NS模型进行改进,提出了基于局部线性逼近的动态NS模型;并实证比较了改进后的模型与原模型的样本内拟合效果和样本外预测能力。结果表明,改进后的模型无论是样本内拟合效果,还是样本外预测能力都明显优于原模型。 相似文献
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黎实 《长江大学学报(社会科学版)》2000,(5)
运用Popov超稳定性理论 ,提出了一种描述经济活动动态信息的新方法 ,提高了所建模型的描述性能和跟踪性能 相似文献
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在大维面板数据中,截面之间很可能呈现出部分异质的特征,即参数在截面间具有组群效应,同组参数相同而不同组参数相异。如果忽略部分异质性而采用完全异质或同质的方法,可能导致估计的不一致性以及统计推断无效性。鉴于已有的部分异质性的研究要么限定截面独立,要么局限于强因子情形,本文尝试在Reese和Westerlund(2015)[1]提出的允许强因子或非强因子存在的较一般的框架下探讨面板数据部分异质结构的识别问题。采用Pesaran(2006)[2] CCE (Common Correlated Effects)方法处理不同强弱的共同因子,并借鉴Su et al.,(2016)[3]的C-Lasso (Classifier- Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)方法,对CCE变化后的方程构造带有加法-乘法惩罚项的惩罚最小二乘,优化后以同步地实现分组和参数的估计。理论分析表明,在强因子或半强因子情形中,本文所提方法在分组方面具有渐近一致性,即所有个体被正确分组的概率随着 而趋于1。同时,参数的Lasso估计和事后Lasso估计均具有渐近正态性。另外分析结果也表明,因子的强弱不会影响分组的一致性但会影响以上两种估计量的渐近正态性,因子越强,两种估计量收敛得越快。模拟结果则表明有限样本下,本文所提的方法在分组、参数估计和分组数确定方面均具有良好的表现。具体的,在强因子和不同的半强因子情形中,随着N,T的增加,分组和分组数正确率很快地上升到100%,而两种参数估计的均方根误差和偏差则明显地降低。最后,利用本文所提的方法,研究了人力资本对经济增长影响的部分异质性。 相似文献
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Panel—Data下Granger因果检验的理论和应用发展综述 总被引:7,自引:0,他引:7
Panel-Data下Granger因果检验的相关理论是最近几年才发展起来的,现有的研究提出了关于Panel-Data下Granger因果检验的四个基本假设:同质无因果关系假设(HNCH)、同质因果关系假设(HCH)、异质因果关系假设(HECH)以及异质无因果关系假设(HENCH),根据检验参数的特点给出三种类型的检验模型:固定系数模型、随机系数模型和混合固定随机系数模型。目前,还只有固定系数模型的相关理论较为完善,另外两种模型的检验还都存在一定的难度。因此,只有从理论研究和实际应用两个方面对该理论进行阐述,并对现有的理论进行简要的评述,才可指出其存在的不足及可能的改进方向。 相似文献
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考虑截面相关条件下的异质性面板数据协整回归模型的估计 总被引:2,自引:0,他引:2
面板数据的非平稳分析是近年来迅速发展的方向,其中考虑截面相关情形下面板数据的协整分析的发展备受关注。Bai &; Kao(2006)得出了截面相关条件下面板协整估计的因子模型,但该模型只考虑了被解释变量截面相关情形,未考虑解释变量的截面相关,且假定各截面间长期协方差矩阵相同。本文在Bai(2006)考虑截面相关条件下面板数据协整回归模型估计的基础上将其结论推广至被解释变量和解释变量均截面相关及截面长期协方差矩阵不相同即异质性时的情形,并试图通过Monte Carlo 模拟讨论其小样本性质。并且由于截面间长期协方差矩阵异质性的存在,本文还针对两变量的协整系统提出了系数检验的组间均值t统计量。 相似文献
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本文对1993年以来已有的或即将公布的宏观经济核算(统计)手册(或指南),按照GDDS总体框架的要求进行梳理,以求从宏观层面对宏观经济核算体系进行整体性、系统性的描述. 相似文献
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对固定效应模型,本文基于拉格朗日乘数(LM)原理提出了一种新的可混合性检验。不同于已有的LM型可混合性检验,这里使用每个截面个体的LM统计量构建可混合性检验统计量。数理分析表明,本文所提的方法有着渐进正态性,对于扰动项的异方差和非正态均稳健,且与PY检验(Pesaran&Yamagata,2008)渐近等价。Monte Carlo模拟实验表明,相对于PY检验及另外两种LM型的可混合性检验,对于不同大小的 ,本文提出的方法有着良好的水平表现和更优越的检验势。 相似文献
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