面板數(shù)據(jù)由于其獨(dú)特的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)受到了廣大學(xué)者極大的重視.面板數(shù)據(jù)也稱為縱向數(shù)據(jù),是橫截面數(shù)據(jù)與時(shí)間序列數(shù)據(jù)結(jié)合的產(chǎn)物.它是每個(gè)被觀測(cè)個(gè)體在不同時(shí)刻重復(fù)觀測(cè)得到的二維數(shù)據(jù).面板數(shù)據(jù)不但可以提供個(gè)體間獨(dú)立的信息,而且在時(shí)間上也能提供有延續(xù)性的信息.面板數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)是,可以利用一個(gè)維度的重復(fù)觀測(cè)來(lái)研究另一個(gè)維度的問(wèn)題.經(jīng)典的面板數(shù)據(jù)模型是帶有個(gè)體效應(yīng)的靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型和帶有個(gè)體效應(yīng)的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型.對(duì)這兩類模型,很多學(xué)者投入了大量的精力,取得了豐富的研究成果.經(jīng)典分析研究的主要焦點(diǎn)是如何消去個(gè)體效應(yīng),然后估計(jì)模型中的興趣參數(shù).進(jìn)入二十一世紀(jì)以后,學(xué)者們?cè)谠嘘P(guān)注點(diǎn)的基礎(chǔ)上,將問(wèn)題擴(kuò)展到如何對(duì)個(gè)體特征做出推斷.基于學(xué)者們的研究成果,本文在經(jīng)典問(wèn)題和最新問(wèn)題兩個(gè)方面做了以下工作.首先,在經(jīng)典動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中,廣義矩估計(jì)(GMM)方法是應(yīng)用最廣的估計(jì)方法,但是當(dāng)自回歸系數(shù)接近于1時(shí),GMM方法會(huì)出現(xiàn)非常嚴(yán)重的弱工具變量問(wèn)題.針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,文章提出了兩個(gè)新的工具變量估計(jì).并且,從理論上證明了這兩個(gè)方法不存在弱工具變量問(wèn)題.對(duì)經(jīng)典方法的改進(jìn)一直是面板數(shù)據(jù)研究的重要內(nèi)容.其次,文章提出了個(gè)體效應(yīng)分組的面板數(shù)據(jù)模型和分組兩階段估計(jì)方法.先估計(jì)回歸系數(shù),再用K-means算法估計(jì)分組和組效應(yīng).與GFE方法相比,分組兩階段方法估計(jì)回歸系數(shù)時(shí),不受組間差異的影響,兩個(gè)方法估計(jì)分組和組效應(yīng)的效果相當(dāng).第三,文章提出了回歸系數(shù)隨時(shí)間和個(gè)體都有變化的面板數(shù)據(jù)模型.具體是:回歸系數(shù)在時(shí)間上有突變,截面上有分組,不同的組突變程度不同.這個(gè)模型最大限度的利用了面板數(shù)據(jù)兩個(gè)維度的優(yōu)勢(shì),使得模型刻畫(huà)的更加細(xì)致、解釋能力大大加強(qiáng).對(duì)于這個(gè)模型,我們提出了一個(gè)運(yùn)算簡(jiǎn)單,但十分有效,且對(duì)突變非常敏感的估計(jì)方法.文章在兩大方面進(jìn)行了非常有意義的研究。一方面,在經(jīng)典分析中提出了新的估計(jì)方法,有效的克服了弱工具變量問(wèn)題。另一方面,在推斷個(gè)體特征問(wèn)題中提出了全新的模型和估計(jì)方法,這是一個(gè)重大的突破。
【學(xué)位單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F224

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