无截距项的经济计量模型的最小二乘法估计

在经济计量学中,一般的单方程线性经济计量模型（简称为模型）形如:Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+ui （i=1,2,…,N,下同） （1）式中:Y为应变量;x1、x2……xk为K个解释变量;u为随机扰动项;β0、β1……βk为参数,β0亦称为截距项,β1,…,βk亦称为偏回归系数;N为观察值数。

商业银行内部评级法的违约概率预测新方法——基于二值响应面板数据模型的研究

违约概率(PD)的计量是商业银行内部评级体系的基础,它对整个内部评级体系的效果有根本性的影响。目前各种违约概率计量方法最大的缺陷是忽略了时间效应的影响。本文提出的含随机截距项的二值响应面板数据模型是对现有各种方法的深入和完善。首先,它成功地将二值响应模型融合在面板数据分析中;其次,它特别考虑了因为观测时间不同而产生的时间效应,依此在模型中加入了随机截距项。实证结果表明,这一方法具有更好的解释能力和预测效果,是银行业进行内部评级工作理想的模型,因此具有很强的理论价值和实践意义。

线性回归模型设定的两个常见错误分析

删除截距项和遗漏解释变量是线性回归模型估计中的两个常见错误,删除截距项错误发生的原因是检验过程中发现其不显著而将其剔除,这会造成模型参数估计和假设检验的失真;遗漏解释变量的错误发生原因是人们错误认为只要变量存在相关性且存在因果联系就可以进行回归分析,以至于不考虑其它重要的解释变量,此时建立的模型不能用于经济结构分析和政策评价,最多只能用于预测目的。

计量经济模型中若干具体问题的分析

本文对计量经济模型中有无截距项、什么时候将时间变量T引入模型、t检验与F检验的关系、正相关的解释变量回归系数为什么会出现负数以及R2与R2之间的关系等五个具体问题进行深入而系统的分析。

全要素生产率是有效的资本资产定价因子吗?——基于中国股市的Fama-French因子模型检验

全要素生产率(TFP)是决定微观企业成长和宏观经济增长的重要指标,那么TFP是否为有效的资本资产定价因子。本文以1999-2018年A股上市公司为样本构造TFP因子,并在Fama-French因子模型中检验该命题。结果表明:(1)TFP是一个有效的资本资产定价因子,该结论不受TFP测度方法的影响。(2)中国股市的市值和价值效应明显,但盈利及投资效应不显著,因此Fama-French三因子模型更适用于中国股市。(3)国有企业的TFP因子与收益率之间呈正相关,民营企业则相反,可见是受民营企业样本的影响。本文研究对理解全要素生产率在构建投资组合和获取超额回报方面有重要的借鉴意义。