本文主要研究内容
作者邢丽娟（2019）在《非平衡面板模型中参数分类方法的理论研究和实际应用》一文中研究指出：面板数据在计量经济学、统计学、生物统计学等一些学科领域都有广泛的应用。面板数据可以控制个体间的异质性,还可以识别只用横截面或者时间序列数据无法估计的影响。面板数据一般具有更多的样本信息,允许构建更加复杂的模型。在实际收集数据的过程中,由于个体不再接受调查、企业倒闭或者某些个体在后来才接受调查等原因,缺失数据非常常见。本文主要研究的是非平衡面板数据模型中参数分类方法的理论性质和实际应用。一般面板数据模型研究的个体数目非常多,个体间具有不同的特征。因此,假设面板数据模型的参数完全同质性是不合理的,甚至会得出错误的统计推断和不一致的估计等;有研究者认为面板数据模型的参数应当是完全异质的,因为个体的数目非常多导致模型的未知参数趋于无穷,这会导致无法估计模型的参数。本文认为不同类的个体模型参数不同,同一类的个体的模型参数是相同或相似的。另外,一般面板数据模型都假设模型的误差项是同方差的。对于个体规模变化大的面板数据模型,模型的误差项常常存在异方差。本文考虑了非平衡面板数据误差成分模型中的异方差,假设同一类的个体具有相同或相似的误差项方差,不同类的个体误差项方差不同。首先用LSDV估计单因素误差回归模型的回归系数;用ANOVA方法估计面板数据误差成分模型的异方差。然后计算参数估计量之间的距离,对排序后的距离使用一个非线性转换函数,得到某个组1,再重复上面的步骤求出群组结构1,….,0,本文把这种方法称为迭代方法。我们利用迭代方法对面板数据模型的参数分类,得到了一些理论结果,并给出了证明。蒙特卡罗模拟结果表明基于迭代方法的分类组数的均值和模拟设定的分类数目更接近,并且分类的正确率比其他算法高。模拟比较了基于迭代方法和其他算法的两类误差率,结果表明基于迭代方法的误差率和其他的分类算法的误差率都很低,说明了分类方法的准确性。最后通过一个实际数据分析进行了应用研究。
Abstract
mian ban shu ju zai ji liang jing ji xue 、tong ji xue 、sheng wu tong ji xue deng yi xie xue ke ling yu dou you an fan de ying yong 。mian ban shu ju ke yi kong zhi ge ti jian de yi zhi xing ,hai ke yi shi bie zhi yong heng jie mian huo zhe shi jian xu lie shu ju mo fa gu ji de ying xiang 。mian ban shu ju yi ban ju you geng duo de yang ben xin xi ,yun hu gou jian geng jia fu za de mo xing 。zai shi ji shou ji shu ju de guo cheng zhong ,you yu ge ti bu zai jie shou diao cha 、qi ye dao bi huo zhe mou xie ge ti zai hou lai cai jie shou diao cha deng yuan yin ,que shi shu ju fei chang chang jian 。ben wen zhu yao yan jiu de shi fei ping heng mian ban shu ju mo xing zhong can shu fen lei fang fa de li lun xing zhi he shi ji ying yong 。yi ban mian ban shu ju mo xing yan jiu de ge ti shu mu fei chang duo ,ge ti jian ju you bu tong de te zheng 。yin ci ,jia she mian ban shu ju mo xing de can shu wan quan tong zhi xing shi bu ge li de ,shen zhi hui de chu cuo wu de tong ji tui duan he bu yi zhi de gu ji deng ;you yan jiu zhe ren wei mian ban shu ju mo xing de can shu ying dang shi wan quan yi zhi de ,yin wei ge ti de shu mu fei chang duo dao zhi mo xing de wei zhi can shu qu yu mo qiong ,zhe hui dao zhi mo fa gu ji mo xing de can shu 。ben wen ren wei bu tong lei de ge ti mo xing can shu bu tong ,tong yi lei de ge ti de mo xing can shu shi xiang tong huo xiang shi de 。ling wai ,yi ban mian ban shu ju mo xing dou jia she mo xing de wu cha xiang shi tong fang cha de 。dui yu ge ti gui mo bian hua da de mian ban shu ju mo xing ,mo xing de wu cha xiang chang chang cun zai yi fang cha 。ben wen kao lv le fei ping heng mian ban shu ju wu cha cheng fen mo xing zhong de yi fang cha ,jia she tong yi lei de ge ti ju you xiang tong huo xiang shi de wu cha xiang fang cha ,bu tong lei de ge ti wu cha xiang fang cha bu tong 。shou xian yong LSDVgu ji chan yin su wu cha hui gui mo xing de hui gui ji shu ;yong ANOVAfang fa gu ji mian ban shu ju wu cha cheng fen mo xing de yi fang cha 。ran hou ji suan can shu gu ji liang zhi jian de ju li ,dui pai xu hou de ju li shi yong yi ge fei xian xing zhuai huan han shu ,de dao mou ge zu 1,zai chong fu shang mian de bu zhou qiu chu qun zu jie gou 1,….,0,ben wen ba zhe chong fang fa chen wei die dai fang fa 。wo men li yong die dai fang fa dui mian ban shu ju mo xing de can shu fen lei ,de dao le yi xie li lun jie guo ,bing gei chu le zheng ming 。meng te ka luo mo ni jie guo biao ming ji yu die dai fang fa de fen lei zu shu de jun zhi he mo ni she ding de fen lei shu mu geng jie jin ,bing ju fen lei de zheng que lv bi ji ta suan fa gao 。mo ni bi jiao le ji yu die dai fang fa he ji ta suan fa de liang lei wu cha lv ,jie guo biao ming ji yu die dai fang fa de wu cha lv he ji ta de fen lei suan fa de wu cha lv dou hen di ,shui ming le fen lei fang fa de zhun que xing 。zui hou tong guo yi ge shi ji shu ju fen xi jin hang le ying yong yan jiu 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自上海师范大学的邢丽娟，发表于刊物上海师范大学2019-06-17论文，是一篇关于非平衡面板论文,分类论文,异质性论文,参数估计论文,上海师范大学2019-06-17论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自上海师范大学2019-06-17论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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