【摘 要】
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研究目标:克服截面相关面板数据模型参数估计基准CCE方法随着自变量增加而参数估计置信水平下降的缺点。研究方法:在使用因变量与自变量的截面平均去除因子结构之后使用去偏Lasso的方法代替最小二乘方法得到参数估计值以及置信区间。研究发现:通过模拟发现去偏Lasso-CCE能够很好地解决自变量过多导致基准CCE参数估计方法置信度降低的问题,有效弥补了基准CCE方法的不足。研究创新:发现变量增加导致基准CCE参数估计方法置信度降低、重要解释变量选择出现偏误,提出去偏Lasso-CCE方法解决这一问题并且证明估计量
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“创新驱动战略下我国工业污染防治理论与政策研究”(18BJL057)的资助。
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研究目标:克服截面相关面板数据模型参数估计基准CCE方法随着自变量增加而参数估计置信水平下降的缺点。研究方法:在使用因变量与自变量的截面平均去除因子结构之后使用去偏Lasso的方法代替最小二乘方法得到参数估计值以及置信区间。研究发现:通过模拟发现去偏Lasso-CCE能够很好地解决自变量过多导致基准CCE参数估计方法置信度降低的问题,有效弥补了基准CCE方法的不足。研究创新:发现变量增加导致基准CCE参数估计方法置信度降低、重要解释变量选择出现偏误,提出去偏Lasso-CCE方法解决这一问题并且证明估计量满足一致性和渐近正态性。研究价值:把高维相关理论应用到面板计量模型,拓展了CCE方法的适用性,有利于截面相关面板数据模型的应用研究。
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