縱向數據下半參數工具變量模型的二次推斷函數估計及應用.pdf

1、隨著社會的發(fā)展以及統(tǒng)計學在各個領域中的應用，分析的實際問題變得越來越復雜，在建立統(tǒng)計模型時，線性回歸模型已不再滿足實際需求。統(tǒng)計模型已經由線性回歸模型發(fā)展到半參數回歸模型。半參數回歸模型既含參數分量又含非參數分量，能夠更好的尋找數據的內在規(guī)律。當解釋變量是外生變量時，大量文獻已討論了半參數回歸模型的統(tǒng)計方法和理論，也將該模型推廣到了縱向數據的情形。但是當解釋變量是內生變量時，已有的統(tǒng)計方法和理論不再適用。如何解決縱向數據下半參數回歸模型

2、中內生解釋變量的問題和組內相關問題是本文的核心。
　　本文考慮縱向數據下半參數工具變量模型中興趣參數的估計，提出了三步估計過程。首先，利用B-樣條方法逼近半參數模型中的非參數分量，將半參數回歸模型轉化為參數模型。其次，為了處理內生變量，通過引入工具變量，將內生變量分解，利用外生變量部分對模型進行估計。然后，先假定參數已知，估計非參數分量。最后，為了得到參數分量有效的估計，利用二次推斷函數方法構造興趣參數的目標函數。在一些正則條件下