半参数趋势阈值面板模型及其参数估计

半参数趋势面板数据模型在社会经济问题的实证分析中具有很强的适用性,但现有的研究中,半参数趋势面板模型考虑了时间趋势的非线性,但没有考虑政策等因素对参数的影响。本文将结构突变理论引入截面相关下的半参数趋势面板模型,并基于PPLE方法,建立了有效估计量和识别程序。通过仿真实验和实证应用,验证了对于含有突变点的半参数趋势面板模型,EPPLE方法的参数估计是有效的。     

非等间隔动态面板数据模型：估计方法与应用实例

非等间隔动态面板数据模型由于相邻两期观测之间的时间长度不尽相同使得传统动态面板数据模型的估计方法失效,本文提出使用非线性最小二乘、最短距离以及它们的一步估计量对该模型进行估计,证明了这四个估计量的一致性和渐进正态性,同时借助蒙特卡洛模拟的方法验证了它们在有限样本中的估计精度,并且进一步使用所提出的估计量讨论了以往文献由于缺乏相应的估计方法而没有被研究或者充分讨论的问题,得到了一些新的结论。     

固定资产投资与经济增长的非参数回归预测分析

分析了我国全社会固定资产投资与经济增长之间的关系。由于两者的长期均衡关系受到政治经济因素影响存在两个突变点,而带有虚拟变量的线性回归模型不能理想地捕获两者之间的动态关系。通过运用Local Linear非参数回归理论,对新中国成立以来的国内生产总值与固定资产投资的关系,分别建立了分段与整段非参数回归预测模型以及参数线性回归预测模型,并加以比较,结果表明:整段非参数回归模型拟合较好,并且能够做出高精度的预测。     

变系数动态面板数据模型的半参数估计

本文把一般的常系数的动态面板数据模型拓广到变系数的情形。对于变系数的动态面板数据模型首先推导出模型所隐含的各种矩条件,然后利用广义矩估计的方法得到了模型中未知参数的半参数广义矩估计,最后对于我们所得到的估计的渐进性和一致性进行证明。     

外资进入对广东产业结构演进的影响——基于面板数据模型的研究

运用面板数据模型对1988～2008年广东实际利用外资和三次产业增加值之间的关系进行研究,结果表明外资对广东产业发展和产业结构优化有显著促进作用,具有明显的正向效应。通过进一步分析,在三次产业内部外资分布存在结构偏斜问题,应拓宽外资进入领域,积极利用外资促进广东省产业结构高度化。     

非平衡面板数据的全要素生产率测算方法

研究目标:在广义DEA的理论框架下对传统DEA-Malmquist指数方法进行修正，从而使非平衡面板数据的全要素生产率测算结果更为合理。研究方法:应用广义DEA方法的基本原理，将传统DEA-Malmquist指数方法的理论基础从“自评体系”拓展到“他评体系”,给出一种修正的DEA-Malmquist指数方法，并将这些方法应用于2005～2018年中国西部地区经济全要素生产率的测算中。研究发现:基于广义DEA理论的修正DEA-Malmquist指数方法有效消除了数据缺失对Malmquist指数测算的影响，在非平衡面板数据的全要素生产率测算方面更具合理性和稳定性。研究创新:在广义DEA的理论框架下实现了非平衡面板数据全要素生产率的有效测算。研究价值:为全要素生产率的测算提供了全新思想，同时也增强了DEA方法在处理非平衡面板数据方面的能力。     

非参数回归在物流配送中心库存量中的应用

以物流配送中心库存管理策略（R，S）中库存量预测的问题为研究对象，提出应用非参数回归方法对库存量进行拟合，用该方法与最小二乘法比较。并用非参数K邻近法则对库存量进行预测，丰富订货期制定方法。以某物流配送中心31天大米滞留库存量数据为例，研究结果表明，核回归模型拟合值较一元二次回归模型优异，得到较为理想的结果，实现通过统计模型客观地对物流配送中心库存信息智能化管理提供理论依据。     

非平稳面板数据的非线性共同周期检验

经济变量的协同波动是学术界、宏观政策制定者长期关注的重要问题,本文将时间序列数据的共同周期检验方法扩展至面板数据,提出非平稳面板数据的非线性共同周期检验方法。本文根据数据特征,将共同周期划分为强降秩结构共同周期和弱降秩结构共同周期,分别在强降秩结构数据和弱降秩结构数据中提出共同周期检验统计量,并提出区分强降秩结构数据和弱降秩结构数据的统计量。研究结果表明,本文检验统计量的极限分布都是卡方分布,并且各检验统计量都表现出良好的有限样本性质,因此,本文提出的非平稳面板数据的非线性共同周期检验方法具有较高的实用性。     

教育专项转移支付挤出效应的实证评估——基于面板数据模型的实证分析

本文构造了可以用于衡量教育专项转移支付的挤出效应的模型,通过面板数据分析证明教育专项转移支付确实对样本县的教育投入产生了挤出效应,其原因来自两个方面,即上级政府的教育专项转移支付资金的分配政策不合理及县级政府自身缺乏对教育投入的积极性,并就此提出相关政策建议。     

中国宏观经济变量的时间趋势属性研究

本文提出了一种新的时间趋势属性的检验方法,该方法融合了非线性模型与线性模型。本文构建了三个Wald类检验统计量及一个稳健检验统计量,推导出了这些统计量的极限分布并分析了其有限样本下的统计性质。应用该检验程序,本文分析了我国24个重要宏观经济变量的时间趋势属性,结果表明,其中22个经济变量具有非线性平滑转移特征,其时间趋势属性表现为确定性。     

非线性面板模型参数估计量的偏误修正方法研究

非线性面板模型在经济学研究中得到了广泛应用,相关的分析方法却面临着很大的挑战,尤其是对一些微观数据模型来说,伴随参数问题的存在使得非线性面板模型在固定效应设定下结构参数的极大似然估计量存在着严重的偏误。本文对这类模型参数估计量的偏误问题进行了详细的阐述,回顾了近些年来出现的各种偏误修正方法,其中包括解析修正法、正交性修正法、先验信息修正法以及自助修正法等,并且对不同方法之间的联系进行了简单说明,还对已取得的一些重要研究成果进行了总结。最后强调了不同的偏误修正方法在处理实际问题时存在的差异性,并对该问题最新的发展方向加以概括。     

带未知异方差与半线性结构Tobit模型的半参数估计

本文将Tobit模型扩展至同时带未知条件异方差与半线性结构回归函数的场合,并提出一种计算简便的半参数二步估计法。该方法的关键之处在于连续两次施以成对相减变换,并先后消去第一步所得被解释变量非参数条件分位函数中的两类非线性冗余成分(非线性回归函数部分与未知异方差结构)。文章证明了估计量的n-一致性与渐近正态性,并通过Monte Carlo模拟研究了分位点对的选择、扰动项分布类型与样本删尾程度等因素对估计量小样本性质的影响。最后通过国内居民医疗服务利用不平等的实例验证了本文所提的方法。     

技术进步对二氧化碳排放的影响分析——基于静态和动态面板数据模型

深入研究技术进步对节能减排的作用,对于协调中国经济发展和环境保护的关系具有重要的现实意义。本文基于2000~2011年中国30个省份的面板数据,分别应用静态和动态面板数据模型,考察技术进步对二氧化碳排放的影响。静态和动态面板数据模型都表明前一期技术进步能够显著地减少本期二氧化碳排放,技术进步对节能减排有显著的作用,但是技术进步对节能减排的作用有一定的时滞。因此,中国应该加大研发投入,鼓励技术创新,加快技术扩散的速度。     

Nonparametric Varying-Coefficient Models for the Analysis of Longitudinal Data

Longitudinal methods have been widely used in biomedicine and epidemiology to study the patterns of time-varying variables, such as disease progression or trends of health status. Data sets of longitudinal studies usually involve repeatedly measured outcomes and covariates on a set of randomly chosen subjects over time. An important goal of statistical analyses is to evaluate the effects of the covariates, which may or may not depend on time, on the outcomes of interest. Because fully parametric models may be subject to model misspecification and completely unstructured nonparametric models may suffer from the drawbacks of "curse of dimensionality", the varying-coefficient models are a class of structural nonparametric models which are particularly useful in longitudinal analyses. In this article, we present several important nonparametric estimation and inference methods for this class of models, demonstrate the advantages, limitations and practical implementations of these methods in different longitudinal settings, and discuss some potential directions of further research in this area. Applications of these methods are illustrated through two epidemiological examples.     

交互效应面板模型的EM算法和MCMC算法

交互效应面板模型是目前计量经济学前沿研究的热点,有着广阔的应用空间。但是对很多应用者而言,模型内的参数估计是一个非常棘手的问题。通常的Newton-Raphson算法在优化似然函数的过程中,常常会出现优化失败的情况。本文依据EM算法和MCMC算法理论,为应用研究者提供了一套获得参数估计值的流程。计算机上的试验证实两种估计方法都非常稳健可靠,并在很多情况下,差异不是很大。     

中国工业行业的面板数据构造及资本深化评估:1985～2003

本文通过比较分析以前的研究，在对指标的选取、数据折算和数据衔接做了详细说明的基础上，构造了中国39个工业行业的投入产出面板数据。数据分析发现，工业行业的增加值、资本存量、劳动生产率和资本装备率都有大幅增长，但职工人数和资本生产率有不同程度的下降。GDP增长的加速与工业部门产出份额增加有显著的正相关关系。1994～1999年间，中国工业部门确实发生了“不利的”资本深化，但这一趋势并没有在1999年后延续。中国在1991～1995年和1999～2003年两个阶段有工业重化化趋势，而且到2003年重化化趋势并没有停止的迹象。     

Panel Data模型设定的新思路--固定效应与随机效应的统一

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。