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1.
Panel Data模型设定的新思路--固定效应与随机效应的统一   总被引:1,自引:0,他引:1  
经典PanelData模型研究中一直存在着固定效应与随机效应的判断与争论问题,这种模型设定形式的不准确常常导致模型参数估计的无效性以及一维(one-way)与二维(two-way)误差成分模型的混淆。在此,本文提出建立一种新的同时囊括随机与固定两种效应的误差成分一般模型,其中一维(one-way)情况的模型仅为二维(two-way)模型的特例模型,单一的随机效应或固定效应模型亦为其特殊情况的一种。在这种一般误差成分模型的基础上,我们力图将有关PanelData模型的讨论纳入到一个更加一般和统一的分析构架中予以研究。  相似文献
2.
随机效应Logistic模型的参数估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
在经济计量学中,对面板(panel)数据的研究是一个热门的话题。目前,讨论得较多的是如何运用线性随机效应模型来对它建模。可是,当因变量是二元的数据时,用线性随机效应模型进行建模显然是错误的。这时,比较常用的是随机效应Logistic模型。本文讨论了如何运用EM算法对随机效应Logistic模型进行参数估计。  相似文献
3.
测量是科学技术、工农业生产、国内外贸易以至日常生活各个领域中不可缺少的一项工作。测量的目的是确定被测量的值或获取测量结果。测量结果的质量,往往会直接影响国家和企业的经济利益,并且还是科学实验成败的重要因素之一。测量结果和由测量结果得出的结论还能成为执法和决策的重要依据。因  相似文献
4.
在经济学当中,经常见到结合时间序列和横截面两者的数据(即纵向数据)。纵向数据模型常涉及到随机效应,所以对它的统计分析比一般的固定效应模型要复杂得多,常用的方法或者计算烦琐,需分两少估计,或者在多数情况下不收敛,这极大地限制了对纵向数据的开发利用。本文介绍一类纵向数据模型参数估计的EM算法,这种算法能一次性的估计模型中的所有参数,而且在多数情况下是收敛的。  相似文献
5.
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。  相似文献
6.
股权结构与公司绩效之间的关系一直是国内外学者研究的热点话题,结论的不一致使得两者的关系始终保持着研究价值。文章基于委托代理理论和股东积极理论,以2008—2012年沪深两市上市公司大数据为样本,鉴于可能存在内生性问题,采用随机效应面板模型,就股权集中度、机构投资者持股对公司绩效的影响进行了实证研究,并进行了稳健性检验。研究结果发现,股权集中度与上市公司业绩呈倒U型关系,机构投资者的持股比例能够显著提升上市公司的绩效。  相似文献
7.
机动车在以往年度的索赔记录会影响到续保时的费率水平或费率的优惠幅度,称之为经验费率系统或费率奖惩系统。奖惩系统的最终目标是使得每位投保人缴纳的保费尽可能地接近于其年索赔额的平均值,从而减少发生道德风险和逆向选择的可能。制定和完善适合我国国情的车险费率奖惩系统,在当前国内车险市场高速  相似文献
8.
采用随机效应变截距模型得出,学生的智商与他们的学习时间呈负相关,过度学习也会有副作用;人的学习面临学习时间与智商的权衡取舍,可以通过调节达到个人的最优状态。  相似文献
9.
研究目标:解决随机效应分位回归模型中固定效应和随机效应系数同时估计和选择问题。研究方法:对固定效应和随机效应系数同时实施自适应Lasso惩罚,并为参数估计设计交替迭代算法。研究发现:新方法不仅对随机误差分布具有较强的稳健性,而且在不同稀疏度模型下均有着良好的表现,尤其是在高维情形时。研究创新:本文提出的方法在对模型中重要自变量进行选择的同时能够充分考虑随机效应的影响;交替迭代算法不仅有效解决了需要选择两个惩罚参数的困境,而且收敛速度快。研究价值:为实际工作者对面板数据和纵向数据的分析提供了有效的建模方法。  相似文献
10.
在空间面板误差模型中,由于空间误差项和随机效应项相关,构建随机效应检验统计量时无法直接采用传统的F检验。同时,如果面板数据在时间维度上存在序列相关,要检验随机效应将变得更加困难。本文主要研究在扰动项存在序列相关的情况下如何构建空间面板误差模型中随机效应的稳健检验统计量。相应的有限样本性质通过蒙特卡罗模拟给出。  相似文献
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