Panel数据模型的统计推断

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Panel数据模型是一类线性混合效应模型,已经被广泛运用到经济学、医学、社会学等领域,是统计学家研究的热点课题之一.本文研究只含个体效应以及含有个体效应和时间效应的两类 Panel数据模型中回  归系数的统计推断问题.本文的研究工作主要包含以下三个方面:  1.对含有个体效应和时间效应的Panel数据模型,研究了模型中回归系数的非齐次线性假设检验问题,提出了一种参数Bootstrap检验方法.通过有限样本的数值模拟,讨论了提出的检验方法的检验功效.模拟研究结果表明,提出的参数 Bootstrap检验方法能很好的控制犯第一类错误的概率,且与样本容量无关.然而,在样本容量比较小或适中的情形下,已有的广义变量检验方法犯第一类错误的概率有时会远远超过给定的显著性水平.实例分析同样说明了给出的检验方法的有效性.此外,构造了未知参数的置信椭球.数值模拟研究验证了该置信椭球是有效的.  2.对带测量误差的含有个体效应和时间效应的Panel数据模型,研究了模型中回归系数的非齐次线性假设检验问题.首先,给出了模型中感兴趣的未知参数的纠正最小二乘估计和约束估计,并讨论了其渐近分布.其次,利用原假设和备择假设下纠正残差平方和的差构造了检验统计量,并证明了该检验统计量的渐近分布是标准卡方分布.在此基础上,对模型中回归系数的非齐次线性假设检验问题,提出了一种近似检验方法.最后,通过有限样本的数值模拟研究,说明了该检验方法是有效的.  3.对多个只含有个体效应的Panel数据模型,研究了模型中回归系数向量相等性的假设检验问题,提出了一种参数Bootstrap检验方法.有限样本的数值模拟研究结果表明,提出的检验方法具有良好的检验功效,且与样本容量、个体效应和误差方差、模型个数、回归系数维数无关.
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