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部分线性变系数空间面板回归模型的统计推断

发布时间:2020-06-02 00:09
【摘要】:面板数据同时包含截面数据和时间序列,是近年来计量经济学和统计学的研究热点之一。部分线性变系数回归模型结合了参数模型和非参数模型的特点,具有灵活、容易解释的优点,较经典模型有更好的拟合效果,在统计学和计量经济等领域有广泛的讨论和应用。实际问题中个体指标通常存在空间相关性且解释变量之间有交互作用,为了使得模型更适应复杂的实际问题,本文在假定存在固定效应和内生性的情况下,引入变系数部分线性空间面板回归模型。论文重点关注该模型的统计推断,主要包括参数和变系数函数的估计等。先用通过一阶差分消除固定效应,运用样条方法逼近变系数部分。然后,再运用两阶段最小二乘法处理模型内生性问题,给出相应的估计。同时,证明了参数估计量的渐近正态性以及变系数函数估计的收敛速度和渐近性质。进一步还给出了估计量渐近协方差阵的估计并讨论了这些估计量的相合性。最后,通过蒙特卡罗模拟方法验证了本文提出的估计方法的有限样本性质。
【学位授予单位】:北京工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:C81

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本文编号:2692286

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