面板数据模型的检验方法研究

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面板数据模型的检验方法研究是现代计量经济学的重要内容之一,具有显著的理论意义和现实意义。本文主要对面板异方差和序列相关检验、面板单位根检验和面板协整检验等研究内容进行了系统的研究,完善和发展了面板数据模型的相关检验方法。主要创新工作有:(1)提出了适用于单向固定效应模型和随机效应模型的异方差确定性检验方法。在面板回归模型中,异方差因误差项具有个体和时间双重效应而具有多种情形,给实证研究带来诸多不便。本文在一个检验框架内对单向面板回归模型中异方差的七种类型进行了研究,将误差项中的个体效应和时间效应进行了分离,给出了异方差类型的确定性检验方法和步骤,有效的提高了检验效率。应用我国城镇居民总消费、居住消费和收入的数据进行了实证分析,证实了异方差类型确定性检验方法的实用性。(2)通过Monte Carlo模拟研究发现,传统的面板单位根检验对带均值结构变化的面板数据只有在突变前后样本数相差很大,或者均值变化不明显,或者N或T极大时,才不会导致单位根检验结果失效;而传统的面板单位根检验对趋势变化的面板数据产生伪检验的可能性非常大。说明结构变化的忽视将导致面板单位根检验结果严重失真。(3)提出了LSTR-IPS面板单位根检验方法。为了降低结构变化对面板单位根检验的影响,利用平滑修正技术对IPS单位根检验进行修正,通过模拟研究说明LSTR-IPS比传统的面板单位根检验方法具有更高的功效,并且当样本量越大时,LSTR-IPS检验的功效越高,特别是随着时间T的增大,检验功效呈上升趋势。应用我国经济增长数据进行平稳性检验,表明经济增长为带结构变化的趋势平稳过程而非一阶单整过程,说明LSTR-IPS检验能更准确地判断面板数据的平稳性。(4)考虑到结构变化具有渐近性和逐步性的特征,利用平滑技术对Westerlund和Edgerton(2008)中的面板协整检验进行了修正,提出了基于LSTR模型的考虑截面相关的面板变结构协整检验,给出了基于LM检验原理的两个检验统计量,论证了不受结构变化点和截面相关影响的渐近正态分布,并通过模拟研究说明了利用平滑转换函数修正的面板协整检验方法具有更高的检验功效。
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