三維面板數(shù)據(jù)模型的序列相關(guān)檢驗(yàn).pdf

1、浙江工商大學(xué)碩士論文三維面板數(shù)據(jù)模型的序列相關(guān)檢驗(yàn)摘要面板數(shù)據(jù)是指將多個(gè)觀測(cè)個(gè)體的多個(gè)觀測(cè)時(shí)間的數(shù)據(jù)混合而成的數(shù)據(jù)集，它是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，生物統(tǒng)計(jì)等諸多領(lǐng)域中一種非常重要的數(shù)據(jù)類型。近幾十年來，面板數(shù)據(jù)計(jì)量分析得到了越來越多研究者的關(guān)注。而實(shí)證研究者在對(duì)經(jīng)濟(jì)金融等數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析時(shí)，常常發(fā)現(xiàn)所收集到的數(shù)據(jù)集是三維面板數(shù)據(jù)集，即所觀測(cè)到的數(shù)據(jù)具有三個(gè)維度，繼而所研究變量的下標(biāo)有三個(gè)，例如y m ，三維面板數(shù)據(jù)模型在經(jīng)濟(jì)金融等諸多方面已

2、經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。對(duì)模型的建模一般分為三個(gè)步驟，即模型建立，參數(shù)估計(jì)與診斷檢驗(yàn)。但對(duì)于三維面板數(shù)據(jù)模型的計(jì)量分析，大多的文獻(xiàn)都聚焦在前兩步，而第三步卻沒有得到其應(yīng)有的重視。本文研究了一個(gè)相對(duì)一般的三維面板數(shù)據(jù)模型的純粹誤差項(xiàng)的序列相關(guān)檢驗(yàn)問題。在三維面板回歸模型中，一般假定純粹誤差項(xiàng)占講是獨(dú)立同分布，但是如果有c o V ( ％，％) ≠o ，f ≠s ，則稱該模型違背了序列相關(guān)假定。如果錯(cuò)誤指定了模型的序列相關(guān)性，那么將會(huì)影響統(tǒng)計(jì)推

3、斷的準(zhǔn)確性。具體而言，當(dāng)模型存在序列相關(guān)性卻被忽略時(shí)，會(huì)使得估計(jì)的模型的參數(shù)系數(shù)的有效性下降，所得的標(biāo)準(zhǔn)差有誤，繼而使得傳統(tǒng)的變量的顯著性f 檢驗(yàn)、模型的顯著性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)失效等等，所以對(duì)三維面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行序列相關(guān)檢驗(yàn)至關(guān)重要。本文最主要的理論結(jié)果是將檢驗(yàn)二維面板數(shù)據(jù)模型中純粹誤差項(xiàng)序列相關(guān)的最穩(wěn)健的方法推廣到三維面板數(shù)據(jù)模型。作為假設(shè)檢驗(yàn)的一個(gè)步驟，本文首先推導(dǎo)出模型參數(shù)系數(shù)的組內(nèi)估計(jì)量，并證明了I浙江工商大學(xué)碩士論文T E S T

4、I N G F O R S E R I A I ，C O R I 也L A T I O N I NT H R E E D n 刪S I O N A L P A N E L D A T AM O D E L SA B S T R A C T＼愀刪 Y 2 9 6 8 0 7 ZP a n e l d a t a r e f e r s t o t h e p o o l i n g o f o b s e r v a t i o n s

5、o n s e V e r a l證d i V i d u a l s a ts e v e r a l t i m ep e r i o d s ．A n d i ti s 躚呻o r t a n t 脅咖e i nm ef i e l do f e c o n o m e t r i c s ，s t a t i s t i c s ，b i o m e t r i c sa n d s oo n ．h 1r e c e n td

6、e c a d e s ，p a n e ld a ：t a m o d e lh a S d r 鯽mm o r ea n dm o r ea t t e n t i o n b yr e s e a r c h e r s ．T h r e e d i m e n s i o n a lp a n e l d a t a i s 仔e q u e n t l y e n c o u m e r e d m 咖d y i n ge c

7、 o n o m i c a 1 1 df m a n c i a lp h e n o m e n a ．C o n l p a r e dw i m m e c o m m o m y —u s e d鉚o - d i I l l e n s i o n a lp a l l e l d a t a ，t 1 1 e 廿l r e e —d h e n s i o n a lp a n e ld a t ah a Sm r e es

8、 u b s c r i p t so nt 1 1 e i rV a r i a b l e s s u c ha s ％，a n d i tm a y b em o r e u s e m l 洫m es t u d y o f e n l p i r i c a le c o n o m i c i n p r a c t i c e ．T h e r ea r e Ⅱ1 r e em a i l ls t 印s f o rm o

9、 d e l m g ，i ．e ．m o d e l i I l g ，p a r a I I l e t e re s t i m a t i o na I l dm o d e l i l l gc h e c k 抽g ．H o w e V e r ，m o s to fm e1 i t e r a t u r e so nt l l r e e —d i m e n s i o n a lp a I l e ld a t am

10、 o d e l a r ef o c u s o nt h ef i r s tt w os t 印s ．T h em i r ds t e p h a sn o tr e c e i V e dm ea t t e n t i o ni t d e s e r v e s ．1 1 1 i sp 印e rs t u d i e ss e r i a lc o r r e l a t i o nt e s t i l l gf o r

11、a g e n e r a l t 1 1 r e e —d i m e n s i o n a lp a n e ld a ：t am o d e l ．W r eo f b e na S s u m et 1 1 a t t l l e i d i o s y n c r a t i ce r r o r sa r em u t l l a l l yi I l d 印甜1 d e n ta I l di d e n t i c a

12、 l l yd i 嘶b u t e d ．I f i th o l d s 也a t C O V ( ％，‰) ≠0 ，f ≠s ，t 1 1 e nw em a yc o n s i d e rt l l a t m em o d e le x i s t s s e r i a l c o r r e l a d o n ．I g n o r i I 瑪s e r i a lc o r r e l a t i o n c a I

13、l r e s u l t 證c o n s i s t e n t b u t i n e m c i e n t e s t i m a t o r s o fm er e g r e s s i o n c o e m c i e n t s a n d b i a S e ds t a l l d a r de 玳潞w h e n i td o e se 嫡S t ，s u c hm a t Ⅱ1 e c o r Ⅳe n t