基于分组模型的面板数据分析

发布时间：2020-09-22 19:19

　　 面板数据由于其独特的数据结构受到了广大学者极大的重视.面板数据也称为纵向数据,是横截面数据与时间序列数据结合的产物.它是每个被观测个体在不同时刻重复观测得到的二维数据.面板数据不但可以提供个体间独立的信息,而且在时间上也能提供有延续性的信息.面板数据的优势是,可以利用一个维度的重复观测来研究另一个维度的问题.经典的面板数据模型是带有个体效应的静态面板数据模型和带有个体效应的动态面板数据模型.对这两类模型,很多学者投入了大量的精力,取得了丰富的研究成果.经典分析研究的主要焦点是如何消去个体效应,然后估计模型中的兴趣参数.进入二十一世纪以后,学者们在原有关注点的基础上,将问题扩展到如何对个体特征做出推断.基于学者们的研究成果,本文在经典问题和最新问题两个方面做了以下工作.首先,在经典动态面板数据模型中,广义矩估计(GMM)方法是应用最广的估计方法,但是当自回归系数接近于1时,GMM方法会出现非常严重的弱工具变量问题.针对这个问题,文章提出了两个新的工具变量估计.并且,从理论上证明了这两个方法不存在弱工具变量问题.对经典方法的改进一直是面板数据研究的重要内容.其次,文章提出了个体效应分组的面板数据模型和分组两阶段估计方法.先估计回归系数,再用K-means算法估计分组和组效应.与GFE方法相比,分组两阶段方法估计回归系数时,不受组间差异的影响,两个方法估计分组和组效应的效果相当.第三,文章提出了回归系数随时间和个体都有变化的面板数据模型.具体是:回归系数在时间上有突变,截面上有分组,不同的组突变程度不同.这个模型最大限度的利用了面板数据两个维度的优势,使得模型刻画的更加细致、解释能力大大加强.对于这个模型,我们提出了一个运算简单,但十分有效,且对突变非常敏感的估计方法.文章在两大方面进行了非常有意义的研究。一方面,在经典分析中提出了新的估计方法,有效的克服了弱工具变量问题。另一方面,在推断个体特征问题中提出了全新的模型和估计方法,这是一个重大的突破。
【学位单位】：东北师范大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F224

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本文编号：2824813