【摘要】：面板數(shù)據(jù)模型(Panel data models)自上世紀(jì)中葉提出以來(lái),因其在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和模型設(shè)定等方面具有的優(yōu)勢(shì),已成為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的重要研究方向之一.本論文主要研究一類面板數(shù)據(jù)模型,包括套誤差分量回歸模型,高維面板數(shù)據(jù)模型,固定效應(yīng)時(shí)變系數(shù)面板數(shù)據(jù)模型,固定效應(yīng)部分線性時(shí)變系數(shù)面板數(shù)據(jù)模型等的估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題.具體地,本文的研究?jī)?nèi)容主要有以下幾個(gè)方面.對(duì)含多個(gè)隨機(jī)效應(yīng)以及套效應(yīng)的誤差分量模型中方差分量的非零假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題,利用廣義p-值和廣義置信區(qū)間的概念構(gòu)造了幾種新的精確檢驗(yàn)和置信區(qū)間.與似然方法相比,該方法具有計(jì)算方便、易應(yīng)用于小樣本問(wèn)題的特點(diǎn).其次,從理論上討論這些精確檢驗(yàn)在尺度變換下的不變性.最后,通過(guò)數(shù)值模擬給出這些檢驗(yàn)方法所犯第一類錯(cuò)誤的概率和功效.對(duì)單向分類面板數(shù)據(jù)模型中回歸系數(shù)的檢驗(yàn)問(wèn)題,研究當(dāng)協(xié)變量維數(shù)隨樣本量變化時(shí)Fw統(tǒng)計(jì)量[74]的漸近性質(zhì).借助于大維隨機(jī)矩陣的譜理論,在一些正則條件下得到不依賴于誤差分布的FW統(tǒng)計(jì)量的漸近正態(tài)性和漸近功效,并通過(guò)模擬和實(shí)例考查該檢驗(yàn)的表現(xiàn).論文第四章研究了帶固定效應(yīng)的部分線性時(shí)變系數(shù)面板數(shù)據(jù)模型,該模型可以更好地描述部分線性面板模型中的非線性和趨勢(shì)現(xiàn)象.通過(guò)截面平均和最小二乘啞變量?jī)煞N方法來(lái)處理固定效應(yīng).然后基于局部線性展開(kāi)和截面小二乘法給出了參數(shù)部分和非參數(shù)部分的點(diǎn)估計(jì).進(jìn)一步在誤差相依情形下,得到估計(jì)的漸近正態(tài)性.漸近結(jié)果顯示基于啞變量方法的估計(jì)比截面平均方法估計(jì)有更快的收斂速度.其次,針對(duì)估計(jì)量漸近方差中因?yàn)榇嬖谖粗嘁澜Y(jié)構(gòu)而無(wú)法直接估計(jì)以及模型存在組內(nèi)相關(guān)的問(wèn)題,用block bootstrap方法給出參數(shù)分量的置信區(qū)間和非參數(shù)函數(shù)的逐點(diǎn)置信區(qū)間.最后,通過(guò)數(shù)值模擬和實(shí)例分析驗(yàn)證了本章所提估計(jì)方法的有效性.論文第五章對(duì)面板數(shù)據(jù)下時(shí)變系數(shù)固定效應(yīng)模型,研究了模型中的異方差和截面相依檢驗(yàn)問(wèn)題.首先,基于局部線性光滑方法,構(gòu)造了未知系數(shù)函數(shù)和模型殘差的估計(jì).其次,在截面單元和時(shí)間序列長(zhǎng)度都很大時(shí),借鑒高維協(xié)方差陣的檢驗(yàn)方法構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢驗(yàn)誤差協(xié)差陣是否為球形或單位陣,并基于隨機(jī)矩陣?yán)碚摰玫剿釞z驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的極限分布.最后利用Monte Carlo模擬驗(yàn)證了所提檢驗(yàn)方法在有限樣本下的表現(xiàn).最后,將廣義p-值方法應(yīng)用在記錄值數(shù)據(jù)下幾個(gè)Pareto分布的比較中.具體地,利用記錄值下Pareto分布的性質(zhì),對(duì)分布中的典型特征量,如均值、分位數(shù)、可靠性函數(shù)等構(gòu)造相應(yīng)的廣義樞軸量,得到對(duì)應(yīng)的廣義p-值.為了對(duì)比,還考慮了參數(shù)bootstrap方法.模擬結(jié)果表明當(dāng)記錄值比較少時(shí)基于廣義p-值的檢驗(yàn)總體上優(yōu)于參數(shù)bootstrap檢驗(yàn).
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：C81
【圖文】：

ＩＩＰ２ＩＩ２邐ｌｌ（３２｜｜２逡逑圖３－１．非稀疏情形下統(tǒng)計(jì)量的模擬和理論功效（ＩＩ），逡逑實(shí)線是理論功效，虛線是模擬功效．逡逑Ｆｉｇ邋３－１．邋Ｔｈｅ邋ｓｉｍｕｌａｔｅｄ邋ａｎｄ邋ｔｈｅ邋ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ邋ｐｏｗｅｒｓ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｉ＾－ｓｔａｔｉｓｔｉｃ邋ｉｎ邋ｔｈｅ邋ｎｏｎ－ｓｐａｒｓｅ逡逑ｃａｓｅ．邋Ｔｈｅ邋ｓｏｌｉｄ邋ｌｉｎｅ邋ｉｓ邋ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ邋ｐｏｗｅｒ邋ａｎｄ邋ｔｈｅ邋ｔｈｅ邋ｄｏｔｔｅｄ邋ｌｉｎｅ邋ｉｓ邋ｓｉｍｕｌａｔｅｄ邋ｐｏｗｅｒ．逡逑注：Ｃｈｉ－ｓｑｕａｒｅ邋表本—含，Ｕｎｉｆｏｒｍ邋表本邋＼／５［／（１，３）邋—逡逑一３９邋—逡逑

表４－４參數(shù)分量Ｋ間估計(jì)的平均置信．區(qū)間長(zhǎng)度（ＡＬ）和覆蓋概率（ＣＰ）．逡逑Ｔａｂｌｅ邋４－４邋Ａｖｅｒａｇｅ邋ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ邋ｉｎｔｅｒｖａｌ邋ｌｅｎｇｔｈ邋（ＡＬ）邋ａｎｄ邋ｃｏｖｅｒａｇｅ邋ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｉｅｓ邋（ＣＰ）逡逑ｆｏｒ邋ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ邋ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ邋ｗｉｔｈ邋ｔｈｅ邋ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ邋ｌｅｖｅｌ邋１邋—邋ａ邋＝邋０．９５．逡逑Ｎ邐０＼邋＝邋１邐０２邋—邋２逡逑ＡＬＬＥ邋ＬＬＤＶＥ邋ＯＬＬＥ邋ＡＬＬＥ邋ＬＬＤＶＥ邋ＯＬＬＥ逡逑２０邐０邐ＡＬ邐０．７３９７邐０．２０５７邐０．１８５４邐０．７２８２邐０．２０４６邐０．１８４０逡逑ＣＰ邐０．８４００邐０．９３５邐０．６１４０邐０．８２２０邐０．９５４０邐０．８１６０逡逑２邐ＡＬ邐０．７４７３邐０．２０５４邐０．１８４８邐０．７４６０邐０．２０５４邐０．１８５２逡逑ＣＰ邐０．８１６０邐０．９３２０邐０．５３４０邐０．８０４０邐０．９５２０邐０．７８４０逡逑３０邐０邐ＡＬ邐０．７２４６邐０．１７１３邐０．１５４１邐０．７２６７邐０．１７２０邐０．１５４６逡逑ＣＰ邐０．８２２０邐０．９４８０邐０．６２４０邐０．８０４０邐０．９６００邐０．８３８０逡逑２邐ＡＬ邐０．７４２８邐０．１７１５邐０．１５４３邐０．７５３０邐０．１７０５邐０．１５３５逡逑ＣＰ邐０．８４００邐０．９４５０邐０．５８００邐０．８１４１邐０．９５６０邐０．８０８０逡逑

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本文編號(hào)：2767594