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固定效应面板数据部分线性模型的加权截面LSDV估计(英文)
被引量：
1
1
作者
朱能辉
李肖
施雅丰
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2018年第2期111-134,共24页
本文考虑误差为自回归过程的固定效应面板数据部分线性回归模型的估计.对于固定效应短时间序列面板数据,通常使用的自回归误差结构拟合方法不能得到一个一致的自回归系数估计量.因此本文提出一个替代估计并证明所提出的自回归系数估计...
本文考虑误差为自回归过程的固定效应面板数据部分线性回归模型的估计.对于固定效应短时间序列面板数据,通常使用的自回归误差结构拟合方法不能得到一个一致的自回归系数估计量.因此本文提出一个替代估计并证明所提出的自回归系数估计是一致的,且该方法在任何阶的自回归误差下都是可行的.进一步,通过结合B样条近似,截面最小二乘虚拟变量(LSDV)技术和自回归误差结构的一致估计,本文使用加权截面LSDV估计参数部分和加权B样条(BS)估计非参数部分,所得到的加权截面LSDV估计量被证明是渐近正态的,且比可忽略误差的自回归结构模型更渐近有效.另外,加权BS估计量被推导出具有渐近偏差和渐近正态性.模拟研究和实际例子相应地说明了所估计程序的有限样本性.
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关键词
面板部分线性变系数模型
固定效应
截面最小二乘虚拟变量法
半参数
自回归过程
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职称材料
题名
固定效应面板数据部分线性模型的加权截面LSDV估计(英文)
被引量：
1
1
作者
朱能辉
李肖
施雅丰
机构
厦门理工学院应用数学学院
上海财经大学统计与管理学院
宁波工程学院理学院
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2018年第2期111-134,共24页
基金
supported by the High-Level Personnel Fund of Xiamen University of Technology(Grant No.YKJ15031R)
the Graduate Innovation Fund of Shanghai University of Finance and Economics(Grant No.CXJJ-2013-459)
文摘
本文考虑误差为自回归过程的固定效应面板数据部分线性回归模型的估计.对于固定效应短时间序列面板数据,通常使用的自回归误差结构拟合方法不能得到一个一致的自回归系数估计量.因此本文提出一个替代估计并证明所提出的自回归系数估计是一致的,且该方法在任何阶的自回归误差下都是可行的.进一步,通过结合B样条近似,截面最小二乘虚拟变量(LSDV)技术和自回归误差结构的一致估计,本文使用加权截面LSDV估计参数部分和加权B样条(BS)估计非参数部分,所得到的加权截面LSDV估计量被证明是渐近正态的,且比可忽略误差的自回归结构模型更渐近有效.另外,加权BS估计量被推导出具有渐近偏差和渐近正态性.模拟研究和实际例子相应地说明了所估计程序的有限样本性.
关键词
面板部分线性变系数模型
固定效应
截面最小二乘虚拟变量法
半参数
自回归过程
Keywords
panel data partially linear varying-coefficient model
fixed effect
profile least squares dummy variable technique
semiparametric
auto-regressive process
分类号
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
固定效应面板数据部分线性模型的加权截面LSDV估计(英文)
朱能辉
李肖
施雅丰
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2018
1
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