摘要
半参数趋势面板数据模型在社会经济问题的实证分析中具有很强的适用性,但在现有的研究中,半参数趋势面板模型考虑了时间趋势的非线性,但没有考虑政策等因素对被解释变量影响的变化情况。本文将结构突变理论引入截面相关下的半参数趋势面板模型,并基于PPLE方法,建立了有效估计量和识别程序。通过仿真实验和实证应用,验证了对于含有突变点的半参数趋势面板模型,EPPLE方法的参数估计是有效的。
Semi-parametric trending panel data models have a strong applicability in the empirical analysis of social economy problems. But these models only consider the nonlinear time trend of the models ignore the effect of the policy to parametric variation in the existing studies. This paper brings the structure change theory into the semi-parametric trending panel data with cross-sectional and sets up an efficient estimator and recognition program based on the PPLE estimation method. Through the simulation and empirical application, this paper verifies the effect of EPPLE method to parametric estimation of semi-parametric trending panel data models with structural changes.
出处
《数量经济技术经济研究》
CSSCI
北大核心
2014年第9期124-137,160,共15页
Journal of Quantitative & Technological Economics
基金
国家自然科学基金项目(71171035
71201019)
辽宁省高等学校创新团队项目"宏观经济系统优化分析
动态监测与政策评价"(WT2011004)
教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJC790185)
辽宁省教育厅人文社会科学重点研究基地专项项目(ZT2013039)的资助
关键词
非线性
阈值面板数据
半参数
时间趋势
Nonlinear
Threshold Panel Data
Semi-Parametric
Time Trend
