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固定效应模型基于个体LM的新可混合性检验

统计研究 2014年第9期31卷 91-96页

作者：徐凤黎实西南财经大学经济数学学院西南财经大学统计学院

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,本文所提出的方法有着渐进正态性,对于扰动项的异方差... 详细信息

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,本文所提出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(N,T),本文提出的方法有着良好的水平表现和更优越的检验势。

关键词：拉格朗日乘数可混合性检验固定效应

固定效应时异系数广义空间自回归模型的估计与模拟

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数理统计与管理 2023年第1期42卷 65-82页

作者：陶长琪徐茉江西财经大学统计学院江西南昌330013 浙江工商大学统计与数学学院浙江杭州310018 浙江工商大学数量经济研究所浙江杭州310018

空间面板数据模型常呈现时异特征,现实经济现象中的空间关联多带有时异特性。基于此,本文构建固定效应时异系数广义空间自回归模型,首先采用拟极大似然(QML)方法估计模型并证明参数估计量的渐近性,其次依据贝叶斯(Bayes)公式推出参数后... 详细信息

空间面板数据模型常呈现时异特征,现实经济现象中的空间关联多带有时异特性。基于此,本文构建固定效应时异系数广义空间自回归模型,首先采用拟极大似然(QML)方法估计模型并证明参数估计量的渐近性,其次依据贝叶斯(Bayes)公式推出参数后验分布并设计MCMC抽样,最后基于数值模拟比较两种方法在有限样本下的模拟情况,结合具体实例对比分析两种方法的实际估计效果。结果发现:一方面,两种方法的参数模拟均方误差都表现出随样本个体数目的增大而减小,表明增加观测个体数目能显著降低参数模拟偏差。另一方面,Bayes估计的均方误差都小于QML估计,说明Bayes估计比QML估计更可靠。

关键词：固定效应时异系数广义空间自回归模型 QML估计 Bayes估计

固定效应部分线性变系数面板模型的快速有效估计

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统计研究 2019年第3期36卷 113-123页

作者：丁飞鹏陈建宝江西师范大学福建师范大学数学与信息学院统计系福建省公共服务大数据挖掘与应用工程中心

本文将最小二乘支持向量机(LSSVM)和二次推断函数法(QIF)相结合,为个体内具有相关结构的固定效应部分线性变系数面板模型提供了一种新的快速估计方法;在一定的正则条件下,论证了参数估计量的渐近正态性和非参数估计量的收敛速度;采用Mon... 详细信息

本文将最小二乘支持向量机(LSSVM)和二次推断函数法(QIF)相结合,为个体内具有相关结构的固定效应部分线性变系数面板模型提供了一种新的快速估计方法;在一定的正则条件下,论证了参数估计量的渐近正态性和非参数估计量的收敛速度;采用Monte Carlo模拟考察了估计方法在有限样本下的表现并将估计技术应用于现实数据分析。该方法不仅保证了估计的有效性和统计推断力,而且程序运行速度得到较大幅度提升。

关键词：部分线性变系数面板模型固定效应最小二乘支持向量机二次推断函数法

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固定效应空间误差分量模型的GMM估计

系统工程 2013年第4期31卷 78-83页

作者：陈青青龙志和林光平华南理工大学经济与贸易学院广东广州510006 波特兰州立大学经济系美国波特兰97207

研究固定效应空间误差分量模型(Spatial Error Components,SEC)的广义矩估计(GMM)方法。为克服去均值转换方法导致的误差项方差奇异性,以及极大似然法在SEC模型中的运算困难,本文采用正交转换法去除固定效应,并基于正交转换模型,提出基... 详细信息

研究固定效应空间误差分量模型(Spatial Error Components,SEC)的广义矩估计(GMM)方法。为克服去均值转换方法导致的误差项方差奇异性,以及极大似然法在SEC模型中的运算困难,本文采用正交转换法去除固定效应,并基于正交转换模型,提出基于广义距估计的可行广义最小二乘法(GMM-FGLS),证明了估计量的一致性。并通过Monte Carlo模拟实验,研究GMM-FGLS估计量的有限样本性质。结果表明,GMM-FGLS估计量在误差项正态分布下接近ML估计量,在非正态分布下远优于ML估计量,是实证研究中的理想估计量。

关键词：空间误差分量模型固定效应 GMM估计 Monte Carlo模拟

固定效应面板数据模型中偏误更正的截面相关性检验研究

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统计研究 2022年第7期39卷 150-160页

作者：彭斌李雯萱华中科技大学经济学院

基于Schott(2004)检验统计量,本文在固定效应面板数据模型中提出了一个新的偏误更正的截面相关性检验。在大n和大T的框架下,本文首先研究了基于估计残差项构建的Schott统计量与标准正态分布之间偏误的极限性质;然后提出了一个偏误更正... 详细信息

基于Schott(2004)检验统计量,本文在固定效应面板数据模型中提出了一个新的偏误更正的截面相关性检验。在大n和大T的框架下,本文首先研究了基于估计残差项构建的Schott统计量与标准正态分布之间偏误的极限性质;然后提出了一个偏误更正的新检验统计量并推导了其联合极限分布;最后采用蒙特卡洛模拟实验考察了本文提出的检验统计量的有限样本性质。新检验统计量联合收敛于标准正态分布,蒙特卡洛模拟结果显示该检验统计量有较为准确的水平尺度和较好的功效性质。本文完善和拓展了在固定效应面板数据模型中偏误更正的Schott检验统计量的极限分布理论,为相关的应用研究提供了一个新的非正态分布稳健的检验统计量。

关键词：固定效应面板数据截面相关性检验偏误更正

固定效应面板数据的无条件分位数回归方法及其应用

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数理统计与管理 2023年第1期42卷 35-44页

作者：左倩罗幼喜田茂再赵雪漪汉江师范学院数学与计算机科学学院湖北十堰442000 湖北工业大学理学院湖北武汉430068 中国人民大学统计学院北京100872

针对含固定效应的面板数据,讨论一般化的无条件分位数回归建模问题。基于两个矩条件,得到面板数据无条件分位数回归的点估计,并通过Bootstrap重抽样技术进一步给出置信区间估计办法。其次,通过计算机蒙特卡洛模拟,详细比较无条件分位数... 详细信息

针对含固定效应的面板数据,讨论一般化的无条件分位数回归建模问题。基于两个矩条件,得到面板数据无条件分位数回归的点估计,并通过Bootstrap重抽样技术进一步给出置信区间估计办法。其次,通过计算机蒙特卡洛模拟,详细比较无条件分位数回归估计与条件分位数回归估计的效果。研究结果表明,在数据量、误差项分布、估计参数真实值的不同情况下,UQR的估计偏差和均方根误差都很小,UQR是固定效应的面板数据的有效估计办法。当样本量增加或者估计参数真实值数量级增大的情况下,UQR估计会更有效。UQR估计在0.5分位点的估计效果最佳,低分位点的估计效果优于高分位点的估计效果。最后,根据各省市的消费收入数据进行了实证研究,发现UQR能更好地解释实际的消费情况。

关键词：无条件分位回归边际消费倾向固定效应广义矩估计

具有群组固定效应的函数型面板分位数回归模型

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数学学报（中文版） 2024年第4期67卷 675-703页

作者：刘华王子剑门嘉齐尤进红西安交通大学经济与金融学院西安710049 上海财经大学统计与管理学院上海200433

面板数据分析和函数型数据分析是统计学和计量经济学等领域中非常热门的研究问题.随着实际应用的复杂化,数据的类型变得越来越多样化.通常数据的同质性和异质性会同时存在,为了进行正确和有效的统计推断,对二者进行识别是非常有必要的,... 详细信息

面板数据分析和函数型数据分析是统计学和计量经济学等领域中非常热门的研究问题.随着实际应用的复杂化,数据的类型变得越来越多样化.通常数据的同质性和异质性会同时存在,为了进行正确和有效的统计推断,对二者进行识别是非常有必要的,因此本文提出一类具有未知群组固定效应的函数型面板分位数回归模型.由于面板数据是时间序列数据与截面数据的综合,函数型数据具有无穷维特征,所以函数型面板数据分位数回归的计算会面临极大的挑战.为了处理此类大样本和高维度数据带来的计算复杂度,本文采用最新提出的卷积方法对目标函数进行光滑化处理,并且结合贝叶斯信息准则和聚合层次聚类算法来识别潜在群组结构.基于识别出的群组结构信息,本文创新性地提出了二元时变系数函数的有效估计,同时,本文证明了群组识别方法的相合性以及相应估计量的渐近正态性.最后,本文通过数值模拟结果与对江西省87个县的居民用电数据和基尼系数的分析,说明模型的合理性以及推断方法的有效性.

关键词：函数型面板数据群组结构固定效应分位数回归聚合层次聚类

固定效应部分线性单指标面板模型的惩罚二次推断估计

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应用数学学报 2021年第1期44卷 121-144页

作者：陈建宝丁飞鹏福建师范大学数学与信息学院福州350117 浙江财经大学经济学院杭州310018 江西师范大学数学与统计学院南昌330022

单指标面板模型已广泛应用于各学科领域的研究中,其估计方法较为丰富,然而鲜有估计方法将个体内的相关性考虑在内.基于此,本文研究了一类个体内存在相关性的固定效应部分线性单指标面板模型,采用惩罚二次推断函数法和LSDV法相结合的方... 详细信息

单指标面板模型已广泛应用于各学科领域的研究中,其估计方法较为丰富,然而鲜有估计方法将个体内的相关性考虑在内.基于此,本文研究了一类个体内存在相关性的固定效应部分线性单指标面板模型,采用惩罚二次推断函数法和LSDV法相结合的方法对模型进行估计,证明了所得估计量的一致性和渐近正态性.Monte Carlo模拟结果显示其具有优良的有限样本表现,并将该估计技术应用于实际数据分析中.

关键词：固定效应部分线性单指数面板模型惩罚二次推断估计 LSDV法

固定效应面板数据部分线性模型的加权截面LSDV估计(英文)

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应用概率统计 2018年第2期34卷 111-134页

作者：朱能辉李肖施雅丰厦门理工学院应用数学学院厦门361024 上海财经大学统计与管理学院上海200433 宁波工程学院理学院宁波315211

本文考虑误差为自回归过程的固定效应面板数据部分线性回归模型的估计.对于固定效应短时间序列面板数据,通常使用的自回归误差结构拟合方法不能得到一个一致的自回归系数估计量.因此本文提出一个替代估计并证明所提出的自回归系数估计... 详细信息

本文考虑误差为自回归过程的固定效应面板数据部分线性回归模型的估计.对于固定效应短时间序列面板数据,通常使用的自回归误差结构拟合方法不能得到一个一致的自回归系数估计量.因此本文提出一个替代估计并证明所提出的自回归系数估计是一致的,且该方法在任何阶的自回归误差下都是可行的.进一步,通过结合B样条近似,截面最小二乘虚拟变量(LSDV)技术和自回归误差结构的一致估计,本文使用加权截面LSDV估计参数部分和加权B样条(BS)估计非参数部分,所得到的加权截面LSDV估计量被证明是渐近正态的,且比可忽略误差的自回归结构模型更渐近有效.另外,加权BS估计量被推导出具有渐近偏差和渐近正态性.模拟研究和实际例子相应地说明了所估计程序的有限样本性.

关键词：面板部分线性变系数模型固定效应截面最小二乘虚拟变量法半参数自回归过程