面板数据模型的加权分块经验似然推断

发布时间：2021-03-17 13:20

　　随着大数据时代的来临,来自于生物医学、宏微观经济、金融等领域的面板数据规模也不再局限于传统的小N（观测个体数）或小T（时间维度）型,信息源之间错综复杂的关系也令面板数据的相互独立性得不到保证。其中序列相关性和截面相依性的存在使经典的估计方法失效（如最小二乘法、经验似然法等）,另外大N大T型的大样本在计算量上又给现有的一些方法带来挑战。为了有效且稳健地处理具有复杂相依结构的面板数据模型,本文基于Nordman（2009）的想法将权重函数引入分块经验似然法,并结合广义估计方程提出加权分块经验似然法。本文主要针对特异误差项仅有序列相关（第三章）以及序列相关和截面相依并存（第四章）这两种情况下给出加权分块经验似然法（Weighted Block Empirical Likelihood,WBEL）,即对数据进行划分后用给定的权重函数为块内的每个数据赋予新的权重。另外还借鉴了Qu et al.（2000）的拓展得分向量构造估计方程用于解决面板数据中的截面相依性。随后把改进方法在数值模拟中与Qiu&Wu（2015）提出的移动分块经验似然法（Moving Blocks Empirical L... 

【文章来源】：浙江财经大学浙江省

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3-1两类权重函数的图像

各变量间的两两散点图

【参考文献】：
期刊论文
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[3]广州市区公交车站PM2.5与CO暴露水平研究[J]. 龙连芳,王新明,冯宝志,张艳利,杨海峰.  环境科学与技术. 2010(09)
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博士论文
[1]基于贝叶斯分位回归理论的截面相依面板协整研究[D]. 李素芳.湖南大学 2012

硕士论文
[1]序列相关和截面相依情形下的线性面板固定效应模型研究[D]. 马青.浙江财经大学 2015



本文编号：3087206