利用时间序列与截而数据结合模型估计潜变量的影响

时间序列与截面数据结合模型具有许多重要优点,其中之一就是可以识别和估计某些不可观测变量对被解释变量的影响。本文对此进行了初步讨论,并予以举例说明. 经济计量模型中的随机扰动项中,包括有许多省略变量,其中有些是不可观测的变量。这些省略了的不可观测变量称为潜变量。例如,在生产函数中,管理水平是一个潜变量;在消费函数中,消费者的价格预期与收入预期都是潜变量,显然,这些潜变量对被解释变量都有比较重要的影响。     

存在遗漏变量时的内生性研究

存在遗漏变量时回归系数的估计是计量经济学的一个重要内容。本文讨论单方程计量经济模型中随机解释变量的内生性,指出了目前的计量经济理论所存在的问题,提出了普通最小二乘估计一致性判别的新方法,并证明了存在遗漏变量情况下的普通最小二乘估计仍是一致估计。     

估计MS-DSGE模型脉冲响应函数的EM算法及其应用

研究目标：考察不同区制下外生冲击对中国宏观经济的非对称性效应。研究方法：引入两状态的Markov区制转换过程建立MS-DSGE模型,并基于MS-DSGE模型的Markov区制转换动态因子模型的表示提出了估计MS-DSGE模型脉冲响应函数的极大似然估计EM算法。研究发现：本文提出的估计方法具有良好的有限样本性质和收敛性,参数估计量具有渐近正态分布。实证分析发现,应持续施行扩张性政策以刺激经济稳定增长,对冲挤占效应以及稳定物价水平。尤其,当经济处于“衰退”区制时,政府应实施及时有效的调控政策刺激经济运行区制的转移。研究创新：与Bayesian分析方法比较,本文提出的估计方法避免了对数线性化MS-DSGE模型的随机奇异性以及对先验分布的设定和观测变量选取的非稳健性。研究价值：提出了一种估计MS-DSGE模型脉冲响应函数的方法。     

层级数据空间误差自回归模型的估计方法研究

本文建立同时考虑空间误差自回归和嵌套随机效应误差分量的层级数据空间误差自回归模型,并推导最优权重GMM估计量,对空间自回归系数和误差项的方差进行估计。然后,定义对应的FGLS估计量,对层级数据空间误差自回归模型的总体回归系数进行估计。通过蒙特卡洛模拟,验证了所提出模型估计量的有限样本性质。模拟结果表明,本文提出的最优权重GMM估计量以及总体回归系数的GMM FGLS估计量有很好的小样本性质。     

亨德里的“从一般到简单”建模法

本文系统评述英国牛津大学教授David F.Hendry博士倡导的“从一般到简单”建模法。 一、“从一般到简单”的建模过程 传统经济计量建模法从经济理论出发,在理论模型右边加上一个白噪声误差项,构成经济计量模型,用普通最小平方法进行估计和检验。如果模型通不过检验,则通过增添变量、删除变量、更换变量、改变函数形式等方式修改模型,重新进行估计和检验,直到模型通过     

C—D生产函数的一个重要性质

生产函数是经济学中一个极为重要的概念,它描述经济系统中各种投入要素同产出之间的函数关系,在宏观和微观经济分析中具有重要的作用。C-D生产函数,由于能够反映边际产量递减、边际替代递减、规模报酬不变这些重要的经济特性,因而获得了广泛的应用。除此以外,C-D生产函数获得如此广泛的应用,还有其深刻的原因。本文从经济变量的分布规律出发,在理论上证明:C-D生产函数是惟一能使均方估计误差达到最小的生产函数,而其他生产函数,例如CES生产函数、超越对数型生产函数等,都不具有这一性质。     

半参数变系数空间滞后模型的截面极大似然估计

在线性参数空间滞后模型中,解释变量的系数一般假设为固定常数,本文首先放松了这种假设,将解释变量的系数设定为某一变量的未知函数,提出一类全新的半参数变系数空间滞后模型;其次导出了该模型的截面极大似然估计,并证明了该估计的一致性;最后用蒙特卡洛数值模拟方法考察了该估计在小样本条件下的性质,数值模拟结果显示我们提出的估计方法在小样本条件下依然有优良的表现。     

我国宏观经济运行动态模拟与预测

一、研究的意义。监测我国宏观经济运行状况是否良好。经济是否能持续、快速、稳定、健康地发展。一直是我国学和政府时刻关注的焦点。而这一评价过程又是通过运用诸多宏观经济指标及指标间的联系来衡量的。在以往大多数研究中，是通过逐个建立单个指标对其他一个或多个指标相应的单一方程模型，对未来有关宏观经济指标进行预测。但是单方程模型有一个隐含的假定，就是被解释变量与解释变量之间如果有因果关系。则这种关系是单向的，即解释变量是原因，被解释变量是结果。单方程模型只是从一个方向解释了变量间的因果关系，因变量与解释变量之间没有反馈式的关系。但是在国民经济运行中，根据这种单向因果关系建立模型进行预测几乎是没有意义的。因为解释变量与被解释变量之间有着双向或联立关系，这时就需要采用联立方程模型．它可以使我们考虑多个变量之间的相互关系．通常这类模型由一组回归方程构成。这样，在估计一个方程的参数时就可以运用方程组中其他方程所提供的信息。我们可以运用一些统计软件来对这些方程进行估计。本采用计量经济学软件Eviews 3．1来对联立方程进行估计。在单方程模型里。普通最小二乘法是最适合这种模型的．但是两个或多个内生变量的同时存在需要我们使用另外的建模和估计方法。因为方程的联立性会使普通最小二乘法得到的参数估计量不一致。因为在联立方程模型中，一个方程中的内生变量往往又影响另一个方程中的其他变量，因此误差项与内生变量相关，所以普通最小二乘估计量也将是有偏和不一致的。     

关于几类经济函数的综合评述

在西方经济学界,长期以来致力于把经济变量的相互关系通过函数形式表示出来。其实,经济现象特别是宏观经济现象涉及到的因素太多,各个经济变量之间确实存在着一定的相互依存关系。但这些关系未必一定能用函数形式表示。即使勉强地用函数形式表达,也只能理解为是在大量统计规律基础上建立起来的一种相关关系的近似表述。西方经济学者对这类经济函数谈论得较多,但相当一部分函数尚处在描述阶段,即描述这些函数应该具有的种     

中国工业部门生产函数的参数估计

生产函数表示投入与产出关系的特定技术关系,用于说明一组生产要素投入所能得到的最大产出量。在每一种既定的技术条件下,都存在着一个生产函数。 一、函数选择 函数选择是参数估计的前提。在对生产函数进行估计之前,必须作出几项选择。 第一个选择我们需要确定,究竟是选择基本的生产函数还是对偶的成本函数。给定总成本的定义和生产者均衡的必要条件,就可以把总成本表示为所有投入价格和产出水平的函数,即成本函数、成本函数是生产函数的对偶,也是对于生产单位技术的等价描述。正是因为在描述生产技术方面这两种函数不分高低,所以…     

IV估计的大样本性质——基于二维参数空间的研究

存在很多个工具变量或工具变量为弱工具变量时,IV估计的大样本性质是近年来IV估计研究的新方向。本文提出了一种新的研究思路,从参数空间的角度重新剖析了IV估计在大样本下的各种收敛情况。借鉴Rothenberg(1984)的研究方法,我们将IV估计的结果表示为参数δ(工具变量个数的阶数)和λ(工具变量解释强度的阶数)的函数;根据IV估计量收敛情况的不同,我们对参数δ和λ的可行性区域进行对应的划分,将IV估计的研究划分为6种情形,涵盖了传统理论、Bekker(1994)、Staiger和Stock(1997)以及Chao和Swanson(2003b)的研究结论。     

基于EMB多重插补法的线性模型系数估计量的模拟研究

基于EMB多重插补法的线性模型系数估计量,分析其统计性质,并与PMM多重插补法以及DA插补法进行比较。模拟结果显示,随着无回答率增加,系数估计量的偏差绝对值、均方误差呈递增趋势,估计方差的递增趋势相对更显著。在完全随机无回答机制或随机无回答机制下,建议插补重数为15。在依赖被解释变量的非随机无回答机制下,建议插补重数可适当增大。在依赖其他变量的非随机无回答机制下,估计量的均方误差和估计方差的差异大,使用EMB多重插补法要谨慎。     

Ⅳ估计的大样本性质——基于二维参数空间的研究

存在很多个工具变量或工具变量为弱工具变量时,Ⅳ估计的大样本性质是近年来Ⅳ估计研究的新方向.本文提出了一种新的研究思路,从参数空间的角度重新剖析了Ⅳ估计在大样本下的各种收敛情况.借鉴Rothenberg(1984)的研究方法,我们将Ⅳ估计的结果表示为参数δ(工具变量个数的阶数)和λ(工具变量解释强度的阶数)的函数;根据Ⅳ估计量收敛情况的不同,我们对参数δ和λ的可行性区域进行对应的划分,将Ⅳ估计的研究划分为6种情形,涵盖了传统理论、Bekker(1994)、Staiger和Stock(1997)以及Chao和Swanson(2003b)的研究结论.     

Logistic回归的ArctanLASSO惩罚似然估计及应用

Logistic回归是计量经济学中应用最广的离散选择模型。当变量个数较多时,极大似然估计解释性较差,为此本文基于新的惩罚函数ArctanLASSO,给出Logistic回归的一种非凸惩罚似然估计进行参数估计和变量选取,并证明了估计量的n1/2相合性和Oracle性质。本文结合二阶近似处理、LLA方法和梯度下降法给出估计算法,并通过最小化BIC准则对正则化参数进行选取。模拟数据分析显示,当样本量较大时,该方法在参数估计和变量选取两个方面都优于传统的LASSO、SCAD和MCP方法,样本量较小时,该方法同样具有很大优势。实际数据分析表明,该方法很好地权衡了拟合程度和非零系数的选择,是最优的备选模型,具有重要的实际意义。     

非线性计量经济模型的非参数估计方法研究

本文提出使用核估计的方法构造平滑转移模型(STR)的非参数模拟最大似然估计(NPSML),给出了NPSML估计量的构造方法、渐近性质以及相应的核函数和窗宽的选择准则,并利用滑动窗宽算法对估计量的构造过程进行了改进。通过Monte Carlo实验证明,该方法是可靠的,并且当误差项存在序列相关时,此种估计量是稳健的。     

基于神经网络计量经济学模型经济扰动分析的研究

神经网络计量经济学模型可以描述很复杂的经济现象，但由于神经网络模型没有一目了解的函数关系，限制了经济振动分析的进行。本文利用数值求导得到了一个基于神经网络计量经济学模型的经济振动分析公式，并通过建立一个神经网络递归计量经济学模型来描述日本政府参与中小企业金融的行为，并在此基础上用经济振动分析来进行检验。     

生产函数、劳动价值论和物化技术——答刘树成、周思毅同志并再与史清琪等同志商榷

一、生产函数的性质与问题 1.生产函数的普适性与局限性把各种实际的生产要素投入企业之中,在企业家的组织之下,这些生产要素通过一系列生产过程而生产出产品(或商品),用数学语言描述这个过程的形式就是生产函数。因而,生产函数是通过一定的经济理论对生产过程的数学描述。同时,用几个或几十个抽象的数学符号来代表实际上非常复杂的生产要素(不限于劳动与资本这样非常概括的生产要素)的时候,还要设立各种假定。事前把这些前提与假定都交待清楚,是生产函数能够从一个或一些方面反映生产过程的必要条件,也是令读者能够了解这些函数在何种意义上反映生产过程的必要条件。舍此,生产函数反映的只是一个极为模糊的     

一种新的考虑全要素生产率的成本函数估计法

研究目标：探索全要素生产率异质性对成本函数模型估计的影响。研究方法：简要归纳出各类成本函数族和基于半参数法的生产函数改良思路,将以往用于生产函数估计的Olley-Pakes（OP法）运用到成本函数估计中,构建了一个基于半参数估计的成本函数计量模型。研究发现：通过与最小二乘法、固定效应、随机前沿的回归结果对比发现,OP法用于估计成本函数能够在一定程度上控制同步性问题以及样本选择偏差问题,并能测算与分解企业间异质的全要素生产率。研究创新：通过改良成本函数估计方法以控制全要素生产率的异质性和同步性问题。研究价值：对该方法论的探讨有助于成本函数在经济统计、计量经济模型估计、政策效应评估等领域的推广与改良。     

碳排放、绿色全要素生产率和经济增长

通过把资本存量、就业人数、能耗、时间等变量纳入超越对数生产函数,将碳排放总量、能源强度等变量以及区域虚拟变量作为生产无效率函数的解释变量构建随机前沿模型进行实证分析。结果显示：碳排放增长会扩大技术无效率项并降低绿色全要素生产率;技术进步降低了能源强度却引至了更多的碳排放,符合杰文斯悖论;减排技术较高的地区对应较高绿色全要素生产率增长水平;绿色全要素生产率增速比传统全要素生产率增速更快。     

含空间自回归误差项的空间动态面板模型的有效估计

扰动项的空间过程会影响空间计量模型的估计效果。通过探究空间关联误差效应下空间动态面板数据（SDPD）模型拟极大似然估计（QML）的有限样本性质,发现含空间自回归误差项的SDPD模型大样本性质较好;其估计结果优于不含空间自回归误差项的模型;较强的误差项空间相关性对参数估计精度的影响程度较大;误差项分布偏离正态性会影响模型的估计结果,但模型总体估计的稳健性良好。总体蒙特卡洛结果与本文的理论分析一致。