固定效应面板数据模型中截面相关性检验的错误发现率研究

发布时间：2023-04-01 18:32

　　在面板数据的实际应用中,共同冲击以及空间相关性等因素的存在会造成截面相关性,检验(超)高维数据中的截面相关性是一个基本同时也很具有挑战性的问题。在实际的应用中,如果基于截面间相互独立的假定使用经典推断结果会导致错误地拒绝真原假设的数量增加,使模型的估计不准确,所以有必要在运用现有的估计方法前进行截面相关性检验。为了解决截面相关性的检验问题,本文首先提出了一个能够用于固定效应面板数据模型、计算简单而且无需进行调整的检验统计量,并且证明了它的渐近分布。基于该统计量,本文提出了一个利用Pearson相关系数建立的检验统计量T_ij来对固定效应面板数据模型中的截面相关性进行大规模多重检验。本文提出的多重检验过程能够将错误发现率(FDR)渐进地控制在名义水平内,在有限样本条件下能够保持良好的检验功效(power),并且利用蒙特卡洛模拟实验来验证所提出的控制过程的表现。本文的研究结果表明在有限样本条件下,利用该控制过程能够将错误发现率控制在名义错误发现率内;当样本量符合n≥200并且T≥200时具有良好的功效,样本量偏小时功效较低;该截面相关性检验的错误发现率随着横截面维度n的...

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 研究背景与研究意义
    1.2 文献综述
        1.2.1 错误发现率的研究概况
        1.2.2 截面相关性的研究概况
    1.3 研究思路与结构安排
    1.4 创新点
    1.5 符号说明
2 模型、假设和FDR控制步骤
    2.1 模型
    2.2 假设
    2.3 检验统计量
    2.4 FDR控制
    2.5 命题 2.1 的证明
3 渐近性质和定理的证明
    3.1 渐近性质
    3.2 引理以及命题 3.1 的证明
        3.2.1 引理以及引理的证明
        3.2.2 命题 3.1 的证明
    3.3 定理的证明
4 蒙特卡洛模拟
    4.1 实验设计
    4.2 实验结果
5 结论
致谢
参考文献
附录A:代码



本文编号：3777646