Panel数据模型中方差分量的精确检验

本文利用广义p值和广义置信区间的概念构造含有三个随机效应的Panel数据模型中方差分量的几种新的精确检验和置信区间,并讨论它们在尺度变换下的不变性.通过模拟给出检验的功效和置信区间的覆盖率.模拟结果表明,广义p值理论方法应用于含有冗余参数的Panel数据模型参数检验问题是灵活而有效的.

Panel数据模型中回归系数的广义p值检验

利用广义p值和广义置信区域的概念对含有三个随机效应的Panel数据模型中回归系数的假设检验问题建立了精确检验,构造了回归系数的几个广义置信区域;讨论了本文所构造的检验和置信区域在尺度变换下的不变性;对这几种检验的功效和置信区域的覆盖率给出了数值模拟结果。

Panel数据模型中两步估计的改进

研究只含一个随机效应的Panel数据模型中未知参数的估计问题.在均方误差矩阵意义下,给出了两步估计优于Within估计的一个简单的充分条件.在此基础上改进了两步估计,并给出了改进后估计的协方差矩阵.

基于Panel数据模型的卫视落地费影响因素实证研究

近年来由于有线电视网络运营商向各地卫视频道收取的频道落地费持续增长,受到业界广泛关注。本文通过建立Panel数据模型,从量化角度来分析影响卫视落地费的主要因素,以及各因素对落地费影响的大小。经实证分析可知,卫视落地费与用户数、经济发展水平、覆盖人口、收视语言习惯、是否纳入央视索福瑞调查范围等变量正相关,与有线电视运营商传输的卫视频道数量负相关。

广义p-值与panel数据模型的精确检验

在panel模型中,如果方差分量已知,对回归系数的检验,存在一致最优功效检验.但往往方差分量未知,这时采用的方法就是用它们的估计代替它们.不同的方差分量的估计,就得到不同的检验统计量.这些检验统计量的分布都是未知的,在小样本情况下,很难控制它们的检验水平.本文采用广义p值的方法,给出了一种精确的检验.模拟结果显示,这种检验能很好的控制检验水平,并且有更高的检验功效.同时,本文利用广义置信域的方法给出了回归系数的广义置信球.

含有测量误差的Panel数据模型的统计推断

本文考虑含有测量误差的Panel数据模型在约束条件下的参数估计和检验问题.首先,给出未知参数向量的纠正最小二乘估计,在一些正则条件下研究其渐近性质.其次,对线性约束条件的假设检验问题,利用原假设和备择假设下纠正残差平方和的差构造检验统计量,并证明该检验统计量的渐近分布.最后,通过数值模拟研究验证所提估计和检验方法的有效性.

多个Panel数据模型回归系数的参数Bootstrap检验

对多个只含有个体效应的Panel数据模型,研究了模型中回归系数向量相等性的假设检验问题,提出了一种参数Bootstrap检验方法.有限样本的数值模拟研究结果表明,提出的检验方法具有良好.的检验功效,且受个体效应方差、误差方差、模型个数、回归系数维数的影响不明显.

资源禀赋与经济门槛——基于中国31省域面板数据门槛效应的实证分析

文章基于资源诅咒的分析框架,运用面板数据模型,对我国自然资源丰裕度对经济增长的影响进行实证检验,并试图找到解除资源诅咒的路径。研究发现自然资源丰裕度对经济增长的影响呈现明显的地区差异,中西部地区面临资源诅咒,东部地区几乎不受资源诅咒影响。同时,文章还测算了解除资源诅咒的经济发展门槛值,测算结果表明,增加FDI能有效地缓解资源诅咒,而人力资本投资、R&D和经济发展水平对资源诅咒的影响不显著。