發(fā)布時(shí)間：2021-06-24 05:56

　　面板數(shù)據(jù)是一類重要的數(shù)據(jù),生成于經(jīng)濟(jì)、管理和社會(huì)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。在面板數(shù)據(jù)研究中一個(gè)非常關(guān)鍵的問題是對(duì)未知組別具有組因子結(jié)構(gòu)的面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。文獻(xiàn)中人們常用的估計(jì)方法是,首先人為給出一個(gè)較大且粗糙的組數(shù)和組因子數(shù)的取值范圍,然后利用C_p準(zhǔn)則對(duì)組數(shù)和各組的因子數(shù)進(jìn)行模型選擇。在得到組數(shù)和組因子數(shù)后根據(jù)最小二乘對(duì)模型中其他參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。這種估計(jì)方法給出的組數(shù)范圍常常不夠準(zhǔn)確:給出的組數(shù)范圍可能未包含真正的組數(shù),或者給出的范圍區(qū)間較大,使得確定組數(shù)的難度和計(jì)算強(qiáng)度大大增加。為了克服以上缺陷,本文提出了一種基于聚類分析的組數(shù)范圍的估計(jì)方法�；诖朔N估計(jì)方法對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì),既提升了估計(jì)精度,也提升了運(yùn)算強(qiáng)度。此外,如果我們利用C_p準(zhǔn)則對(duì)組數(shù)和組因子數(shù)進(jìn)行選擇,則每一次計(jì)算得分,就需要對(duì)模型進(jìn)行一次訓(xùn)練。由于組數(shù)與組因子數(shù)的組合有很多,因此模型選擇計(jì)算量較大。本文提出采用平行分析算法,將組因子數(shù)的估計(jì)放到了模型的參數(shù)估計(jì)過程中,在利用最小二乘逐步求解模型中的因子和因子載荷時(shí)加入平行分析,對(duì)因子個(gè)數(shù)進(jìn)行選擇。這種估計(jì)算法減少了模型參數(shù)求解的復(fù)雜程度... 

【文章來源】：華東師范大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：48 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

數(shù)值模擬1——聚類結(jié)果

數(shù)值模擬2——聚類結(jié)果

第四章數(shù)值模擬§4.3數(shù)值模擬3：解釋變量與因子相關(guān)在進(jìn)行實(shí)際數(shù)據(jù)分析時(shí)，部分?jǐn)?shù)據(jù)的解釋變量xit與不可見因子存在相關(guān)性，因此我們在這種情況下進(jìn)行數(shù)值模擬。數(shù)據(jù)生成的過程如下：yi=Xiβ+Fjλji+εi,xi,t,q=Fgi,t,qΛgi,i,t,q+vi,t,q,(q=1,2,3)(4-1)在數(shù)值模擬3中，解釋變量同不可見因子之間是相關(guān)的，xi,t的前三個(gè)變量由因子構(gòu)成，xi,t中包含的因子結(jié)構(gòu)的數(shù)值設(shè)置，以及yi模型中的各個(gè)數(shù)值設(shè)置，均同數(shù)值模擬1相同。vi,t,q為xi,t,q中的誤差項(xiàng)，服從N(0,1)分布。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在解釋變量與因子相關(guān)的情況下，本文提出的組數(shù)范圍估計(jì)是合理的，對(duì)回歸系數(shù)的估計(jì)效果也是不錯(cuò)的。但相比數(shù)值模擬1的回歸估計(jì)結(jié)果，本組的估計(jì)結(jié)果精度稍低，這說明，分組面板模型回歸系數(shù)的估計(jì)精度回受解釋變量與因子之間相關(guān)性的影響。在對(duì)因子數(shù)的估計(jì)中，本組的估計(jì)結(jié)果不是很準(zhǔn)確，并且隨著N,T的不同，準(zhǔn)確度有著較大的波動(dòng)。這一結(jié)果也比較合理，解釋變量若與因子相關(guān)，一定會(huì)對(duì)模型的因子數(shù)求解產(chǎn)生影響，但整體看來，因子數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性均高于60%，并且大部的精度高于70%。這表明，雖然解釋變量與因子若存在相關(guān)性，會(huì)影響本文算法中因子數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性，但在這種情況下，算法還是可以預(yù)測出各組因子數(shù)的。圖4-3:數(shù)值模擬3——聚類結(jié)果-28-

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于分組模型的面板數(shù)據(jù)分析[D]. 曲昊.東北師范大學(xué) 2019
[2]分層因子交互效應(yīng)面板模型及其對(duì)民營制造企業(yè)外部約束的應(yīng)用分析[D]. 黎嬌龍.華中科技大學(xué) 2018
[3]面板數(shù)據(jù)下均值模型的變點(diǎn)檢測問題[D]. 陳卓恒.武漢大學(xué) 2017

碩士論文
[1]面板數(shù)據(jù)下灰色關(guān)聯(lián)聚類模型及其應(yīng)用研究[D]. 葉莉莉.華北水利水電大學(xué) 2019
[2]財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)我國體育企業(yè)經(jīng)營績效影響的實(shí)證研究[D]. 魏孟祺.武漢體育學(xué)院 2019
[3]MESS面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)與應(yīng)用研究[D]. 馮樹輝.上海師范大學(xué) 2019
[4]我國城鄉(xiāng)一體化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[D]. 牛玲.河北師范大學(xué) 2017
[5]我國上市公司經(jīng)營業(yè)績與股票收益率相關(guān)性分析[D]. 盧文海.東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016
[6]滬深300股指期貨對(duì)不同行業(yè)現(xiàn)貨市場影響的實(shí)證研究[D]. 陸方寅.浙江財(cái)經(jīng)大學(xué) 2015



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