非参数固定效应面板数据模型的约束剖面加权最小二乘估计-论文.pdf

《非参数固定效应面板数据模型的约束剖面加权最小二乘估计-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第53卷第2期厦门大学学报(自然科学版)Vo1．53NO．22014年3月JournalofXiamenUniversity(NaturalScience)MaI"．2O14非参数固定效应面板数据模型的约束剖面加权最小二乘估计解其昌，赖绍永(1．山东工商学院经济学院，山东烟台264005；2．西南财经大学经济数学学院，四川成都611130)摘要：对异方差非参数固定效应面板数据模型的估计进行了研究．采用约束剖面加权最小二乘法，给出了估计量的闭表达式并且证明了固定效应参数和非参数函数估计具有渐近正态分布性质．进一步，得到了固定效应参数和非参数函数估计

2、的收敛率．关键词：面板数据；固定效应；局部近似；非参数回归；剖面加权最小二乘法中图分类号：O212．7；F224．0文献标志码：A文章编号：0438—0479(2014)02—0171—05差．为了模型的可识别性，需要a一0．此外，假设随1预备知识=1机误差￡，满足E(￡，)一0和var(~，)一，J一1，⋯，-，．面板数据或纵向数据描述了跨越时间的个体信息，相比参数面板数据模型，非参数和半参数面板模它包含截面和时间两个方向维度．对比单纯的时间序列型的研究还非常滞后．采用基于局部多项式近似的广数据或横截面数据来说，面板的双重维度不仅使其包含义估计

3、方程技术，Lin等]检验了非参数平行面板数了每个个体更多的内容，而且有助于研究者发展更复杂据模型的渐近性质，但是他们没有给出估计量的收敛的模型分析技术．随着面板数据可获得性的增长，面板速度．Baltagi等[4研究了随机误差服从独立同分布的数据的理论和应用研究变得越来越流行．关于参数面板半参数固定效应面板数据模型的估计，却没有考虑误数据模型的统计推断和计量分析，HsiaoE和Baltagi[差分布的异方差性．Su等_5使用剖面似然法分析带有给出了详细的介绍和全面的回顾．固定效应的半参数面板模型，推导出了非参函数的渐参数面板模型能够简明和清晰地描述

4、出变量间近正态性，而并没有得到固定效应的分布理论．通过一阶差分方法，Henderson等]获得了固定效应非参数的相互关系．然而，该类模型的最大缺陷就是需要很强面板数据模型估计的收敛率，但是由于计算程序复的假设条件并且很容易产生模型错误设定的风险．如杂，没有建立估计量的渐近正态分布性质．Qian等[7何弥补参数模型的这些不足，一个有效的备选方法就运用边际积分技术，讨论了半参数固定效应面板数据是引入非参数或半参数建模思想．本文就是基于这种模型的估计，然而该方法运算复杂且消耗时间．此外，思想，考虑下述非参数固定效应面板数据模型：文献[8—11]也都对非

5、参数面板模型进行了深入研究，Y一。+g(￡“)+，i一1，⋯，n；但都没有考虑异质信息或个体效应影响．J一1，⋯，J

6、研究重点项目(109140)；山东工商学院并且还推导出了估计量的渐近正态分布性质．同时，证博士启动基金(521014306203)明了参数和非参数估计量能够实现相应的参数和非*通信作者：qichangx@163．tom参数收敛率．·172·厦门大学学报(自然科学版)2014年将§代人到表达式(2)中，有2模型估计(J—S)y一(_r—S)xa+8，其中I为，z×的单位矩阵．若令e，是第J个元素等于1，其余元素是0的接下来，使I一(1，⋯，1)是元素均为1的×1×1维矩阵且记Xn—Pl，⋯，=P，、一(⋯，维矩阵．因为随机误差e，服从异方差分布，所

7、以传统，)、Y一(n，⋯，yJ)、g：(g(￡1)，⋯，g(t』))的同方差回归技术不能被应用．因此，提出使用约束剖及g一(￡⋯，￡)，则方程(1)可以用矩阵重新写为面加权最小二乘法来估计参数a．具体来说，固定效应Y—口4-g+s，(2)a的约束剖面加权最小二乘估计为：这里Y一(y，⋯，y)，一(，⋯，x)，g一(g，，一argmin~(a，)一口∈RJ⋯，g)’s一(8，⋯，￡)以及一(口，⋯，aJ)．在argmin((I～S)Y一(I—S))Q一((I—∈RJ表达式(1)中，变量并不存在，它是以虚拟变量的形S)Y一(I～S)xa)+2Ia，(

8、7)式被添加到方程(2)中，且其元素只有0和1．这里n—diag(~，⋯，Q)和Q1一⋯一Q一diag(~；，因为g(·)是一个未知的光