在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域,面板數(shù)據(jù)是極其重要的一類(lèi)數(shù)據(jù)類(lèi)型。在宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的研究中,面板數(shù)據(jù)模型被廣泛地應(yīng)用于匯率決定理論、跨國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂理論的檢驗(yàn)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的分析、技術(shù)創(chuàng)新的研究等領(lǐng)域;在微觀(guān)經(jīng)濟(jì)的研究中,面板數(shù)據(jù)模型被大量地應(yīng)用于企業(yè)成本分析、就業(yè)、家庭消費(fèi)等領(lǐng)域。隨著面板數(shù)據(jù)模型在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)分析方法的某些局限性也逐漸凸顯出來(lái)。首先,面板數(shù)據(jù)模型通常假定誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布,而實(shí)際數(shù)據(jù)很難滿(mǎn)足這種假定,利用傳統(tǒng)方法得到的估計(jì)可能是有偏的甚至是無(wú)效的。其次,在數(shù)據(jù)的收集過(guò)程中,常常會(huì)由于人為因素或其他因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)受到污染,即出現(xiàn)不合理的異常值,這樣利用傳統(tǒng)方法得到的估計(jì)與真實(shí)值可能存在較大的偏差,用這種有偏的估計(jì)結(jié)果分析經(jīng)濟(jì)問(wèn)題會(huì)得出不合理的結(jié)論。針對(duì)這些局限性,中外學(xué)者們做了大量的工作,如構(gòu)造面板數(shù)據(jù)模型的穩(wěn)健估計(jì)以及研究面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型,然而,這些方法仍存在一些不足。首先,針對(duì)面板數(shù)據(jù)模型的穩(wěn)健估計(jì)通常是利用Huber損失函數(shù)降低異常值影響,這樣有兩個(gè)缺點(diǎn):一是穩(wěn)健性不高,二是有效性較低,即估計(jì)的方差較大;其次,若面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型中存在內(nèi)生性,現(xiàn)有的工具變量方法計(jì)算復(fù)雜且需要估計(jì)大量的冗余參數(shù)。論文基于面板數(shù)據(jù)均值回歸模型提出了一種更加穩(wěn)健有效的估計(jì)方法(ELS-EL),并將此方法推廣到復(fù)雜的面板數(shù)據(jù)模型如廣義線(xiàn)性模型、部分線(xiàn)性模型中;此外,本文基于面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型提出了一種兩階段的工具變量方法(2S-IVFEQR),降低了計(jì)算復(fù)雜度,并將新方法推廣到動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型中。論文的主體框架分為七個(gè)章節(jié)。第一章,介紹了論文的研究背景、研究意義,主要研究?jī)?nèi)容以及論文的創(chuàng)新之處。第二章,對(duì)面板數(shù)據(jù)模型的穩(wěn)健估計(jì)和面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型的工具變量方法的研究現(xiàn)狀、發(fā)展動(dòng)態(tài)及其應(yīng)用的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理和總結(jié),在此基礎(chǔ)上確定了本文的研究方向。第三章概述了面板數(shù)據(jù)的經(jīng)典模型及其求解方法,同時(shí)概述了經(jīng)驗(yàn)似然方法的相關(guān)知識(shí)和理論。第四章基于面板數(shù)據(jù)線(xiàn)性回歸模型,構(gòu)造了 ESL-EL估計(jì)并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷,并研究了估計(jì)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)以及崩潰點(diǎn)和影響函數(shù)等穩(wěn)健性指標(biāo);最后通過(guò)Monte Carlo模擬與傳統(tǒng)方法進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)本文提出的估計(jì)方法比傳統(tǒng)的穩(wěn)健估計(jì)方法更加穩(wěn)健且有效。第五章將ESL-EL估計(jì)推廣到面板數(shù)據(jù)的廣義線(xiàn)性模型以及部分線(xiàn)性模型中,基于兩種模型的特征分別做了相應(yīng)的改進(jìn),得到穩(wěn)健的估計(jì);分別推導(dǎo)出估計(jì)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)以及穩(wěn)健性質(zhì),并且通過(guò)數(shù)值模擬將該方法與傳統(tǒng)方法進(jìn)行比較,得出新方法比傳統(tǒng)方法更加穩(wěn)健且有效的結(jié)論。第六章基于面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型,提出了一種新的兩階段的工具變量方法(2S-IVFEQR),新方法的計(jì)算復(fù)雜度低,且對(duì)于長(zhǎng)面板數(shù)據(jù)模型論文的估計(jì)方法偏差更小。第七章總結(jié)論文研究的理論方法和主要研究成果,提出論文研究中存在的不足以及尚待解決的問(wèn)題,對(duì)未來(lái)的研究進(jìn)行展望。論文的主要?jiǎng)?chuàng)新包括以下幾個(gè)方面:1.基于面板數(shù)據(jù)的線(xiàn)性回歸模型、廣義線(xiàn)性模型、部分線(xiàn)性模型等均值回歸模型,提出了穩(wěn)健的估計(jì)方法(ESL-EL)。通過(guò)引入指數(shù)平方函數(shù)作為損失函數(shù)以限制異常值的影響,并結(jié)合經(jīng)典的廣義估計(jì)方程方法(GEE)、經(jīng)驗(yàn)似然方法(EL)構(gòu)造出ESL-EL估計(jì);研究了新方法的大樣本性質(zhì)以及崩潰點(diǎn)(BreakdownPoint)和影響函數(shù)(Influence Function)等穩(wěn)健性指標(biāo),用R語(yǔ)言編制相應(yīng)程序,并利用Monte Carlo模擬研究了新方法的有限樣本性質(zhì)。2.基于上述的均值回歸模型,分別構(gòu)造出穩(wěn)健的經(jīng)驗(yàn)似然比函數(shù),并推導(dǎo)出其漸近分布,用于統(tǒng)計(jì)推斷。利用這種方法做統(tǒng)計(jì)推斷避免了計(jì)算一些冗余參數(shù)(如估計(jì)的方差、誤差項(xiàng)的方差等),大大降低了計(jì)算的復(fù)雜度;且置信域的形狀完全由數(shù)據(jù)決定,提高了統(tǒng)計(jì)推斷的準(zhǔn)確率。通過(guò)Monte Carlo模擬比較本文方法與其他方法(經(jīng)典的GEE方法和傳統(tǒng)的穩(wěn)健方法)的優(yōu)劣,結(jié)果表明,當(dāng)數(shù)據(jù)中不存在異常值時(shí),三種方法表現(xiàn)相近;當(dāng)數(shù)據(jù)中存在一定比例異常值時(shí),本文方法優(yōu)于其他兩種方法,其覆蓋率更加接近置信水平且置信區(qū)間的寬度更小。3.基于面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型,提出一種兩階段的工具變量方法(2S-IV FE-QR)。第一階段求出固定效應(yīng)的估計(jì),并在模型中消去固定效應(yīng);第二階段直接用IVQR方法求解模型。與傳統(tǒng)方法相比,本文方法降低了計(jì)算復(fù)雜度,且對(duì)于長(zhǎng)面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)偏差更小。進(jìn)一步,基于動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型,引入被解釋變量的二階滯后項(xiàng)作為工具變量,與兩階段工具變量方法結(jié)合,得出新的估計(jì)。論文提出的穩(wěn)健方法構(gòu)造簡(jiǎn)單且適用范圍廣泛,可以在其他的模型中進(jìn)行推廣,如面板數(shù)據(jù)的單指標(biāo)模型、變系數(shù)模型、廣義部分線(xiàn)性模型、廣義可加模型等;論文的穩(wěn)健估計(jì)方法可廣泛地應(yīng)用在實(shí)證分析中,解決經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。若用于分析的數(shù)據(jù)中沒(méi)有異常值,論文方法得到的結(jié)果與傳統(tǒng)方法相近,若數(shù)據(jù)中存在異常值,論文方法得到的結(jié)果更加接近真實(shí)值,因此運(yùn)用論文構(gòu)造的穩(wěn)健方法分析實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題能夠得到更加客觀(guān)的結(jié)論,為管理或決策部門(mén)提供更加科學(xué)的依據(jù)。
【學(xué)位單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：F224
【部分圖文】：

圖１．１：論文研究框架??

利用命令?ｓｕｍｍａｒｙ．ｒｇ（７，ｇ（ｙ?ａ；：?ｒ），ｓｅ?＝?”ｒａｒｉ／ｃ”，ａ／ｐ／�。�?＝?０．０５，?ｉｉｄ?＝?五）可以??得到參數(shù)的置信區(qū)間，其中ｓｅ?＝?”ｒａｎ／ｃ”表７Ｋ選擇秩得分檢驗(yàn)的方法，ａ／ｐ／ｉｄ?＝?０．０５??表示顯著性水平設(shè)為０．０５，?＝?ＦＡＬＳＥ表示誤差項(xiàng)不是獨(dú)立同分布。結(jié)果見(jiàn)圖３．３，??其中“ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ”對(duì)應(yīng)的列為參數(shù)估計(jì)結(jié)果，“ｌｏｗｅｒ?ｂｄ”對(duì)應(yīng)的列為參數(shù)的置信區(qū)間??的下界，“ｕｐｐｅｒ?ｂｄ”對(duì)應(yīng)的列為參數(shù)的置信區(qū)間的上界。具體來(lái)說(shuō)，汍（０．５）的估計(jì)??值為１．〇３６〇４，置信區(qū)間為［０．７〇４〇８，１．３２５８３］，灸（０．５）的估計(jì)值為１．６７３６，置信區(qū)間為??［０．９９６１，２．７４１５４］。??３０??

圖４．１：冷＾似一機(jī)（“Ａ”）與成；￡；￡?（“０?”）和心ｕｆｃｅｒ?（“？?’）的比較??構(gòu)：可交換結(jié)構(gòu)（Ｅｘｄｉ）和一階自相關(guān)結(jié)構(gòu)（ＡＲ－１），令相關(guān)性參數(shù)ｐ?＝?０．２，０．８。??與上節(jié)類(lèi)似，為了研究估計(jì)方法對(duì)于異常值的穩(wěn)健性，我們分別以概率６?＝?０
【參考文獻(xiàn)】

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