【摘 要】
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在大维面板数据中，截面之间很可能呈现出部分异质的特征，即参数在截面问具有组群效应，同组参数相同而不同组参数相异。如果忽略部分异质性而采用完全异质或同质的方法，可能导致估
【机 构】
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西南财经大学经济数学学院,西南财经大学统计学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费研究项目“协整面板数据的分组问题研究”(JBK160125)资助
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在大维面板数据中，截面之间很可能呈现出部分异质的特征，即参数在截面问具有组群效应，同组参数相同而不同组参数相异。如果忽略部分异质性而采用完全异质或同质的方法，可能导致估计的不一致性以及统计推断的无效性。鉴于已有的部分异质性的研究限定截面独立，或局限于强因子情形，本文尝试在Reese和Westerlund（2015）提出的允许强因子或非强因子存在的较一般的框架下探讨面板数据部分异质结构的识别问题。理论分析表明，在强因子或半强因子情形中，本文所提方法在分组方面具有渐近一致性，即所有个体被正确分组的概率随着（N
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