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新凯恩斯菲利普斯曲线的弱识别检验和稳健估计 被引量:2
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作者 林清泉 孙国良 《数量经济技术经济研究》 CSSCI 北大核心 2014年第8期147-160,共14页
对基于GMM大样本统计量的检验和估计,弱识别会带来点估计不一致和置信区间规模不正确的问题。本文讨论了弱识别问题产生的原因、影响、检验和相关弱识别稳健统计量。用Cragg-Donald F统计量对NKPC重新进行了检验,发现的确存在弱识别问题... 对基于GMM大样本统计量的检验和估计,弱识别会带来点估计不一致和置信区间规模不正确的问题。本文讨论了弱识别问题产生的原因、影响、检验和相关弱识别稳健统计量。用Cragg-Donald F统计量对NKPC重新进行了检验,发现的确存在弱识别问题,本文进而对NKPC的参数进行了弱识别稳健的估计,并且用CLR统计量构造了相应规模正确的置信区间。实证表明中国的通货膨胀具有明显的向前和向后行为,而向前行为从数量上来说要大于向后行为的影响,但是向后行为在数量上来说也是不可忽视的;子样本的检验表明通胀的向后行为有增强的趋势。 展开更多
关键词 新凯恩斯菲利普斯曲线 一般矩估计 弱识别问题 clr统计量
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