半?yún)?shù)帶固定效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型的經(jīng)驗似然.pdf

1、面板數(shù)據(jù)是指一部分個體（個人、家庭、企業(yè)或國家等）在一段時期內(nèi)某個變量的觀測值所構(gòu)成的多維數(shù)據(jù)集合。面板數(shù)據(jù)包含了兩個現(xiàn)象的觀測值，即對于每一個個體有多個時間觀測值。從橫截面看，面板數(shù)據(jù)是由若干個體在某一時點構(gòu)成的截面觀測值。從個體看每個個體都是一個時間序列。時間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)是面板數(shù)據(jù)的特殊形式，它們僅僅是一維的。面板數(shù)據(jù)有時被認(rèn)為是帶有時間觀測的橫截面數(shù)據(jù)或者是混合的橫截面時間序列數(shù)據(jù)。通過使用面板數(shù)據(jù)，經(jīng)濟學(xué)中的實證研究得到

2、了極大的豐富。隨著可用的面板數(shù)據(jù)的增加，面板數(shù)據(jù)的理論和應(yīng)用在近年來變得更加流行。
　　面板數(shù)據(jù)集分析具有優(yōu)于純截面數(shù)據(jù)或時間序列數(shù)據(jù)集的各種優(yōu)點，面板數(shù)據(jù)能夠獲得從不同環(huán)境采樣的不同單元的個體特征，其中持久的個體特征是它的異質(zhì)性，其中大部分是不可觀測的。面板數(shù)據(jù)為研究者提供了靈活的方法來模擬橫截面單位的異質(zhì)性和可能隨時間變化的結(jié)構(gòu)。
　　研究的模型是半?yún)?shù)模型，半?yún)?shù)模型結(jié)合了非參數(shù)模型的靈活性和線性模型的簡潔性。半?yún)?shù)模

3、型在經(jīng)濟學(xué)、生物學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究中有著廣泛的應(yīng)用。本學(xué)位論文研究帶固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)半?yún)?shù)模型的經(jīng)驗似然問題，主要運用Owen(1988，1990)提出的經(jīng)驗似然方法，經(jīng)驗似然方法在構(gòu)造未知參數(shù)的置信區(qū)間（區(qū)域）有著很多突出的優(yōu)點，如經(jīng)驗似然區(qū)域的形狀完全有樣本決定，Bartlett糾偏性，區(qū)域保持性和變換不變性等。因此，經(jīng)驗似然方法受到了許多統(tǒng)計學(xué)家和經(jīng)濟學(xué)家的廣泛關(guān)注，許多研究者把經(jīng)驗似然方法應(yīng)用到各種統(tǒng)計模型和領(lǐng)域。對于高維線性模

4、型，Tang和Leng(2010)，Leng和Tang(2012)建議懲罰經(jīng)驗似然進行變量選擇和參數(shù)估計，并顯示懲罰經(jīng)驗似然具有oracle特征。具體內(nèi)容如下:
　　第一章是引言，首先闡述了本文的研究背景和研究意義，分別從模型，問題的角度論證選題的合理性和可行性。其次對有關(guān)半?yún)?shù)面板數(shù)據(jù)模型的研究現(xiàn)狀進行了梳理和總結(jié)。最后介紹了本論文的研究內(nèi)容，概括了本論文的研究方法，研究內(nèi)容和主要創(chuàng)新點。
　　第二章，研究帶固定效應(yīng)部分線

5、性面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)估計，為了解決組內(nèi)相關(guān)性，應(yīng)用塊經(jīng)驗似然方法，并構(gòu)造了未知參數(shù)的置信域。證明了調(diào)整的經(jīng)驗對數(shù)似然比函數(shù)在真參數(shù)點時是漸近卡方分布的。并且利用塊經(jīng)驗似然比率函數(shù)，參數(shù)的最大經(jīng)驗似然估計被定義和正太逼近被顯示。同時，模擬研究表明經(jīng)驗似然方法優(yōu)于正態(tài)逼近方法。并且利用CD4數(shù)據(jù)也能實際驗證建議的方法更合適。
　　第三章，考慮帶固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)部分線性誤差變量模型的統(tǒng)計推斷，專注于一些協(xié)變量為附加誤差情況下，提出了一個

6、修正的剖面最小二乘估計參數(shù)和非參數(shù)部分，參數(shù)部分的漸近正態(tài)性和非參數(shù)部分的收斂速度被建立。一致估計的誤差方差也被估計。此外，介紹剖面似然比(PLR)檢驗并證明它在原假設(shè)條件下是一個漸進的卡方分布。進行模擬研究，證明了所提出的方法更優(yōu)于不考慮誤差變量情況下的估計。也用英國聯(lián)邦的氣候數(shù)據(jù)驗證建議的方法更合適。
　　第四章，對于帶固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)的高維部分線性誤差變量模型，當(dāng)誤差方差為已知和未知情形下。在這一章，建議一個修正的回歸參數(shù)和

7、最大經(jīng)驗似然比率回歸參數(shù)。同時，依據(jù)懲罰經(jīng)驗似然方法，這個模型的參數(shù)估計和變量選擇被調(diào)查，這個建議的懲罰經(jīng)驗似然被證明具有神特征。同時，建議的懲罰經(jīng)驗似然比率統(tǒng)計在原假設(shè)下具有漸近卡方分布，其結(jié)果可以用來構(gòu)造未知參數(shù)的置信域。模擬和實證結(jié)果用來評估經(jīng)驗似然方法的性能。
　　第五章，考慮帶固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)的半變系數(shù)模型的經(jīng)驗似然，提出了在協(xié)變量是α-混合下情形下，未知參數(shù)的經(jīng)驗對數(shù)似然比統(tǒng)計量，證明了建議的對數(shù)似然比統(tǒng)計量是漸近卡方

8、分布的，也獲得參數(shù)的最大似然估計量和證明在合適條件是漸近正態(tài)的。由此，未知參數(shù)兩個不同的漸近正確覆蓋率的置信域被構(gòu)造。模擬和實證結(jié)果用來評估經(jīng)驗似然方法的性能。
　　第六章，研究帶固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)部分線性時變系數(shù)模型的經(jīng)驗似然，提出了在協(xié)變量是α-混合下情形下，未知參數(shù)的經(jīng)驗對數(shù)似然比統(tǒng)計量，證明了建議的對數(shù)似然比統(tǒng)計量是漸近標(biāo)準(zhǔn)卡方分布的，一個模擬表明對比正態(tài)逼近方法，建議的方法比正態(tài)逼近方法在概率覆蓋率方面表現(xiàn)的更好。