面板误差分量模型的参数估计与随机效应检验问题研究

摘要

随着现代计量经济学的飞速发展，横截面数据分析和时间序列分析已成为重要的研究工具。面板数据作为横截面数据和时间序列数据的综合体，已然成为当前国际计量经济学界的研究热点之一。研究者常通过在模型中设置个体效应和时间效应来反映面板数据的异质性，而错误的设定会导致对模型的统计推断失效等严重的后果，因此对面板数据模型诊断检验的研究在计量经济学中具有重要的理论和实际意义。本文针对几种类型的面板数据模型，进行参数估计和随机效应检验问题的相关研究，进一步完善和发展了一些参数估计和模型检验方法，具体如下。 在实际应用中，研究者所收集到的面板数据集往往是非平衡的，因此非平衡面板数据模型是经济学研究中更一般的设定形式。本文深入系统地研究了关于非平衡面板数据模型中随机效应的检验问题，发现已有的检验方法存在许多问题，如一些检验需假设误差或随机效应正态性，一些检验只针对单因素误差分量模型，或对于双因素误差分量模型在检验一种效应时需要对另一种效应的存在性做出假定等。针对非平衡的双因素误差分量模型如何构造稳健的检验统计量是目前研究的难点，本文在不同的模型设置下，得到剩余误差项方差的两个不同的估计量，利用两个估计量的差异来构造检验统计量。该检验统计量计算简便，无需对误差项的分布类型做任何假设，并且在检验一种效应的存在性时对另一种效应存在与否也具有稳健性。 作为进行诊断检验的必经步骤，模型的参数估计是首先要考虑的。研究者常用组内估计法（或固定效应估计法）得到面板数据模型中回归系数的一致估计量，但实际应用中常含有不随时间变化的解释变量，此时组内估计法便无法对非时变的回归系数做出估计。本文系统地研究了含有非时变回归量的面板数据模型的参数估计问题，发现已有的研究都是针对单因素误差分量模型的，并且对含有非时变回归量模型的诊断检验方面的研究很少。另外，如果使用已有的检验方法会出现很多问题，如一些检验在解释变量和随机效应存在相关性时表现不稳健，一些检验忽略了非时变解释变量而失效等。本文针对含有非时变回归量的双因素误差分量面板数据模型，首先采用两步估计法得到非时变回归系数的一致估计量，然后利用回归系数的估计量得到不同模型设定下的剩余误差项方差的两种估计量，再通过两种估计量的差异来构造检验模型中随机效应的统计量。进一步，本文又将这种易于计算的稳健的检验方法推广到了含有非时变回归量的非平衡面板数据模型中。 已有的面板数据模型的诊断检验方法的研究主要是针对静态面板数据模型的，而实际中的经济面板数据常常具有动态性，因此动态面板数据模型的诊断检验也是值得研究的。对于动态面板数据模型，大多数的文献是关于参数估计问题的研究，常见的有广义矩估计法(GMM)以及随后的一些改进方法，但此类估计方法只能用来估计模型中随时间变化的解释变量的系数。当模型中含有不随时间变化的解释变量时，此类方法便无法估计非时变回归系数。针对这一问题，已有的解决方法是两步估计法，先利用GMM法得到时变回归系数的估计，再利用残差做回归得到非时变回归系数的估计。进一步对模型的诊断检验问题的研究目前较少，已有的针对动态面板数据模型中随机效应的检验方法在模型中存在非时变回归量时是失效的。针对这一难题，本文首先利用两步估计法得到动态模型中时变回归系数和非时变回归系数的一致估计量，再利用此估计量得到不同模型设定下的剩余误差项的两个估计量，最后通过两个估计量的差异构造检验个体效应存在性的统计量。

目录

摘要

符号和注记

第一章 绪论

§1．1研究背景及意义

§1．2 随机效应效应存在性的检验方法及研究现状

§1．2．1 双因素平衡面板数据模型的随机效应存在性的检验

§1．2．2 双因素非平衡面板数据模型的随机效应存在性的检验

§1．3静态面板数据模型的参数估计方法及研究现状

§1．3．1 一般静态面板数据模型的参数估计

§1．3．2 含非时变回归量的静态面板数据模型的参数估计

§1．4动态面板数据模型的参数估计方法及研究现状

§1．5本文的研究工作及创新

§1．5．1 主要的研究工作

§1．5．2 主要的创新工作

第二章基于Hausman检验思想的非平衡面板数据模型的随机效应存在性的检验

§2．1 引言

§2．2模型与参数估计

§2．3随机效应存在性的检验

§2．3．1 个体效应存在性的检验

§2．3．2 时间效应存在性的检验

§2．3．3个体效应和时间效应存在性的联合检验

§2．4模拟实验与实例分析

§2．4．1 Monte Carlo模拟

§2．4．2 实例分析

第三章含非时变回归量的静态面板数据模型的估计和检验

§3．1 引言

§3．2模型与参数估计

§3．3检验统计量及其渐近性质

§3．3．1 个体效应存在性的检验统计量及其渐近性质

§3．3．2 时间效应存在性的检验统计量及其渐近性质

§3．3．3 个体效应和时间效应存在性的联合检验统计量及其渐近性质

§3．4模拟实验与实例分析

§3．4．1 Monte Carlo模拟

§3．4．2 实例分析

第四章含非时变回归量的非平衡面板数据模型的估计和检验

§4．1 引言

§4．2模型与参数估计

§4．3检验统计量及其渐近性质

§4．3．1 个体效应存在性的检验统计量及其渐近性质

§4．3．2 时间效应存在性的检验统计量及其渐近性质

§4．3．3 个体效应和时间效应存在性的联合检验统计量及其渐近性质

§4．4模拟实验与实例分析

§4．4．1 Monte Carlo模拟

§4．4．2 实例分析

第五章含非时变回归量的动态面板数据模型的估计和检验

§5．1 引言

§5．2模型与参数估计

§5．3个体效应存在性的检验

§5．4模拟实验与实例分析

第六章总结与展望

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果

致谢

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