本文關(guān)鍵詞：面板數(shù)據(jù)中均值與方差的斷點分析

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【摘要】：面板數(shù)據(jù)(panel data),是指在橫向方向上代表時間序列,縱向上表示不同樣本對象的二維數(shù)據(jù)。面板數(shù)據(jù)是經(jīng)濟模型中常見的研究對象,如不同國家不同時期GDP總量,不同地區(qū)的石油價格變動等這都是面板數(shù)據(jù)。斷點(break point),也稱變點(change point),是指一組數(shù)據(jù)前后出現(xiàn)顯著性的水平差異,斷點估計更是金融模型,時間序列分析的重要研究領(lǐng)域。在此之前,已有文章(Bai,2010)給出了面板數(shù)據(jù)斷點估計與分布的研究結(jié)果,這些文章的研究主要集中在斷點為均值斷點或者為方差斷點,或者為均值斷點與方差斷點同時出現(xiàn)時的情形。本文將這一研究區(qū)域放大,考慮不同情形下的均值斷點與方差斷點,即均值斷點與方差斷點可能不一致,并試圖將原有的結(jié)論推廣到該種情形下。本文主要討論兩個問題,一個是斷點的參數(shù)估計,一個是在一定條件下給出斷點的非退化分布。當(dāng)面板數(shù)據(jù)同時出現(xiàn)均值斷點與方差斷點時,便需要估計兩個參數(shù),我們在估計時采用的策略是先后估計,具體是先采用最小二乘法對均值斷點進行估計,再采用擬似然估計方法對方差斷點估計,結(jié)論表明在一定條件下,采用這種方法估計得到的估計具有相合性。為了進一步驗證我們的結(jié)論,我們通過采用蒙特卡洛方法對實驗進行了模擬,模擬結(jié)果與結(jié)論一致,這也說明了,這種估計策略是合適的。在前面的斷點估計中,我們發(fā)現(xiàn)斷點估計量是一個退化分布,為了給出其非退化分布,我們修改了之前的條件,分別給出了新條件下均值斷點與方差斷點的極限分布。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224

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本文編號：1150991