非平稳面板数据离散选择模型的Wald统计量研究

发布时间：2019-06-11 13:09

【摘要】：随着大数据时代的来临和统计制度的完善,宏观金融领域越来越倾向于使用大维面板数据进行经验性研究,而大维面板数据模型理论研究已成为现代计量经济学理论研究的一个热点。本文主要进行非平稳大维面板数据离散选择模型的渐近理论研究。主要研究发现,在真实回归参数值为0假设前提下,极大似然估计量具有一致性并且渐近服从正态分布;传统显著性检验Wald统计量渐近服从卡方分布。
[Abstract]:With the advent of big data's era and the improvement of statistical system, the macro-finance field is more and more inclined to use large-dimensional panel data for empirical research, and the theoretical research of large-dimensional panel data model has become a hot spot in modern econometric theory. In this paper, the asymptotic theory of discrete selection model for non-stationary large-dimensional panel data is studied. It is found that the maximum likelihood estimation is consistent and asymptotically obeys the normal distribution under the assumption that the real regression parameter value is 0, and the traditional significance test Wald statistic obeys the chi-square distribution asymptotically.
【作者单位】： 南开大学经济学院;南开大学经济学院数量经济研究所;上海社会科学院数量经济研究中心;
【基金】：国家自然科学基金青年项目“离散选择模型与受限因变量模型的前沿理论与应用研究”(71001054) 教育部人文社会科学项目“时间序列非平稳检验理论与应用研究”(09YJA790111) 中国特色社会主义经济建设协同创新中心项资助
【分类号】：F224

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本文编号：2497209