固定效应面板模型突变点的检测与估计

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面板数据在经济学和统计学方面有着广泛的应用,而面板数据的公共突变点检验也是近年研究的热点.例如,经济危机对全球都造成重大影响;财政政策和油价冲击可能影响到每个国家的收入和支出;信贷紧缩或债务危机可能会影响到每家公司的股票回报率.同样地,一种新技术的出现,一种新药的发明,对人或其他实体有自己的后果.用单序列来识别突变点可能很难,用面板数据来检测会简单许多,因为面板数据包含截面和时间两个维度,提供了更多的数据信息.因此对面板数据公共突变点的扩展研究与实证分析有着非常重要的理论意义和实证价值.本篇文章将面板数据的均值突变模型扩展为带有固定效应的面板数据模型,最小二乘方法并不适用于此模型,因此要先将固定效应模型进行转变,然后再用最小二乘方法对突变点进行估计,渐进理论和极限分布也得到证明.证明相合性时克服了单变量序列所遇到的困难,当序列趋于无穷,无论观测值是固定的还是趋于无穷,渐进理论都成立.然后我们对理论进行Monte Carlo模拟和实证分析,进一步验证了理论的正确性和实用性.最后比较两种不同方法即最小二乘方法和回归分析对面板数据公共突变点的估计,在理论上证明了两种方法计算的残差平方和是相等的,然后通过对河南省18地市2005-2015年的GDP数据用MATLAB进行实证分析,验证了理论证明的正确性.
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