【摘要】：隨著學(xué)者們對(duì)空間自回歸模型(Spatial Autoregression Model,簡(jiǎn)稱SAR)研究的深入,空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在計(jì)量分析中得到了廣泛的應(yīng)用。矩陣指數(shù)空間規(guī)范(Matrix Exponential Space Specification,簡(jiǎn)稱MESS)模型作為空間自回歸模型的替代,它將SAR模型中的空間效應(yīng)衰減過(guò)程變?yōu)橹笖?shù)衰減過(guò)程。矩陣指數(shù)的良好性質(zhì)使得模型求解中不含有任何雅克比式,也不需要對(duì)空間相關(guān)性系數(shù)做特別的限制。理論建模、計(jì)算和解釋上的優(yōu)勢(shì)使得MESS模型受到了廣泛關(guān)注。面板數(shù)據(jù)可獲得性越來(lái)越高,使研究MESS面板數(shù)據(jù)模型成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。本文將MESS理論推廣到面板數(shù)據(jù),提出了一系列MESS面板數(shù)據(jù)模型,對(duì)這些模型的估計(jì)問(wèn)題進(jìn)行了系統(tǒng)性的研究,并將理論研究應(yīng)用到實(shí)際數(shù)據(jù)中已驗(yàn)證理論模型的適用性。在理論研究方面,本文首先研究了固定效應(yīng)MESS面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)問(wèn)題�；跀M極大似然估計(jì)(Quasi Maximum Likelihood Esimation,簡(jiǎn)稱QMLE),分別對(duì)僅含有個(gè)體固定效應(yīng)的MESS面板數(shù)據(jù)模型(MESS Panel Data Model only with Individual Fixed Effects,簡(jiǎn)稱IF-MESSPD)和雙向固定效MESS面板數(shù)據(jù)模型(MESS Panel Data Model only with Two-way Fixed Effects,簡(jiǎn)稱TF-MESSPD)的設(shè)定、識(shí)別、估計(jì)和附帶參數(shù)問(wèn)題(Incidental Problem)進(jìn)行了系統(tǒng)研究,對(duì)直接估計(jì)法和轉(zhuǎn)換估計(jì)方法的估計(jì)和估計(jì)的大樣本性質(zhì)做了詳細(xì)證明。對(duì)IF-MESSPD,在直接估計(jì)法下,當(dāng)n趨于無(wú)窮大、T是固定的時(shí),附帶參數(shù)問(wèn)題會(huì)造成方差的估計(jì)結(jié)果不一致,只有當(dāng)n和T趨于無(wú)窮大時(shí),所有的參數(shù)估計(jì)值才是一致的,并且具備良好的大樣本性質(zhì)。相比之下,只要n趨于無(wú)窮大,轉(zhuǎn)換估計(jì)法下所有參數(shù)估計(jì)的結(jié)果均是一致的,并且具有良好的大樣本性質(zhì);對(duì)于TF-MESSPD,在直接估計(jì)法下,只有當(dāng)n和T均趨于無(wú)窮大時(shí),所有的參數(shù)估計(jì)結(jié)果才是一致的。并且只有當(dāng)n趨于無(wú)窮大的速度快于T的時(shí),參數(shù)估計(jì)值的漸近分布才能恰當(dāng)?shù)囊?為中心。本文也給出了直接估計(jì)法下的估計(jì)偏差的偏差修正方法。而轉(zhuǎn)換估計(jì)法對(duì)所有參數(shù)的估計(jì)均是一致的,并且具有良好大樣本性質(zhì);本文還提出了隨機(jī)效應(yīng)MESS面板數(shù)據(jù)模型(General Random Effects MESS Panel Data model,簡(jiǎn)稱GRE-MESSPD),在一系列正則性假定下,其QML估計(jì)值是一致的且漸近服從正態(tài)分布。本文還設(shè)計(jì)Monte Carlo模擬試驗(yàn)對(duì)上述模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果的有限樣本性質(zhì)進(jìn)行研究,模擬發(fā)現(xiàn)上述模型的QML估計(jì)值具有良好的小樣本性質(zhì);最后,針對(duì)本文提出的MESS固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型構(gòu)造了Hausman類型的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。通過(guò)模擬發(fā)現(xiàn),所構(gòu)造的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量能有效識(shí)別個(gè)體效應(yīng)的類別。在實(shí)證研究中,本文將理論部分的研究應(yīng)用到我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)股票收益率的影響研究中。首先,本文將空間資產(chǎn)定價(jià)的理論模型拓展到MESS面板數(shù)據(jù)模型的分析框架;然后選取了財(cái)務(wù)指標(biāo),并通過(guò)股票收益率的空間相關(guān)性的機(jī)制構(gòu)造了空間權(quán)重矩陣。其次,通過(guò)分析構(gòu)建了實(shí)證模型,使用理論部分提供的方法對(duì)模型估計(jì);最后將估計(jì)結(jié)果與SAR模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行比較,并且利用空間效應(yīng)分解方法對(duì)股票收益率的空間效應(yīng)進(jìn)行分解。實(shí)證研究表明MESS面板數(shù)據(jù)模型具由良好的適用性。
【圖文】：

圖 6.1 股票收益率的盒狀圖表 6-2 是 252 只股票在不同季度中的收益率的一般性描述統(tǒng)計(jì)。從表中可以看出股票收益率的均值均大于 0，而標(biāo)準(zhǔn)差值相對(duì)較大，說(shuō)明在各個(gè)時(shí)期內(nèi)股票收益率具有相當(dāng)?shù)牟▌?dòng)性，，偏態(tài)可以發(fā)現(xiàn)除個(gè)別時(shí)期外，股票收益率具有正偏態(tài)，

股票收益率不同時(shí)期均值變化圖
【學(xué)位授予單位】：上海師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F224

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本文編號(hào)：2592043