基于积分非线性工具变量方法对跨期消费弹性的估计

发布时间：2024-02-27 17:21

　　线性回归模型是现代经济分析中常用的模型,在经济分析中具有重要地位,模型具有直观和解释力强的特点,因此应用广泛。线性回归的理论和方法体系的完善使得在处理一些非线性问题时也可以通过一些变换手段获得线性的条件,从而使用这一方法体系,于是线性理论的广度得到拓展。线性模型实证应用中,会遭遇内生性问题的困扰,成熟的解决方案是工具变量方法,工具变量估计很容易利用外生性得到矩条件,因此可以使用GMM方法来进行模型估计。GMM方法应用的核心是模型隐含的一系列矩条件,在这一框架下充分利用所有矩条件中包含的信息是其得到一致估计的关键。实证应用中很多时候模型隐含的是条件矩约束,针对这样的模型估计,尤其是当条件中含有工具变量时,进行估计的方法一种是直接参照无条件矩约束情形来进行,如果是用传统的TSLS的话,没有使用工具变量中包含的完全信息;另一种是根据特征函数思想来使用工具变量空间内一系列的工具变量来构成等价的连续矩条件来进行GMM估计,此时影响估计一致性的关键因素是等价转换时函数类型的选择以及GMM估计中使用的权重函数的性质。本文提出的积分非线性工具变量方法,选用了非线性的转换函数,从而能够捕捉到除了工具变量...

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 本文主要工作
    1.3 论文组织结构
第二章 文献综述
    2.1 关于工具变量条件矩约束下的GMM估计研究
        2.1.1 GMM的发展演进
        2.1.2 条件矩约束下的GMM估计
    2.2 关于弱工具变量的研究
    2.3 关于跨期消费弹性的研究
    2.4 本章小结
第三章 积分非线性工具变量估计方法
    3.1 方法动因
    3.2 估计量的推导
    3.3 本章小结
第四章 相关理论与文献综述
    4.1 模型模拟
    4.2 本章小结
第五章 实证研究
    5.1 应用背景
    5.2 实证分析
        5.2.1 数据介绍
        5.2.2 弱工具变量检验
        5.2.3 跨期消费弹性的估计
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
附录
致谢



本文编号：3912719