变系数Panel Data模型的建立与估计

研究了一类变系数Panel Data模型的建立与估计问题,并介绍了两个重要的变系数Panel Data模型.

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。

江苏苏南地区环境库茨涅茨曲线实证研究

EKC假说是指在经济发展早期环境质量逐渐恶化,经济发展到一定水平后,环境质量会逐渐改善,即环境压力和经济增长之间呈倒U形关系。文章以苏南地区1986—2004年经济发展和环境面板数据为基础,建立了苏南地区经济发展和工业污染排放的计量模型,以此来分析苏南地区经济增长与环境污染的演替轨迹。结果表明苏南地区环境污染与经济增长之间呈现N型波动EKC特征,工业污染排放量随着人均GDP的快速提高而波浪式地不断恶化,而不同于以往的经典理论中倒U型的形状。苏南地区依然处于污染排放量的增长期,如何抓住机遇,调整产业结构,加大环保投入,转变经济增长方式,平稳地实现转折,实现环境和经济的双赢是苏南地区可持续发展和率先实现全面小康的首要问题。

基于引力模型的中国柑橘出口贸易影响因素研究

中国柑橘的出口对中国南方广大果农的脱贫致富以及新农村建设的顺利进行有重要的作用。运用1992～2007年的面板数据,利用随机效应模型的估计方法对中国柑橘出口影响因素进行实证分析,结果显示:进口国的GDP、中国的农业从业人口、进口国的人口、距离、汇率、中国柑橘总产量以及与东盟的合作关系等7个要素显著影响中国柑橘的出口。潜力进行测算得出:荷兰、香港、加拿大、印度尼西亚、马来西亚、俄罗斯、越南、美国和新加坡等9个国家和地区属于潜力再造型;日本属于潜力开拓型;德国、菲律宾、泰国、新西兰、韩国和澳大利亚属于潜力巨大型。对此提出积极加入区域合作组织、降低柑橘成本、改善储运条件和改善出口市场结构的建议。

公用事业类公司国有股比例与财务绩效关系研究——兼论混合所有制中的价值陷阱

本文首先对公用事业类公司国有股比例与财务绩效的关系进行了理论分析,认为国有股比例对公司财务绩效既有正向效应又有负向效应。在此基础上,本文以2004-2014年燃气水务类上市公司为样本,以净资产收益率作为衡量绩效的指标,以前五大股东所持国有股比例之和作为衡量国有股比例的指标,建立个体随机效应模型,对我国公用事业类公司国有股比例与财务绩效的关系进行了实证分析。结果表明,国有股比例与公司财务绩效之间呈"U"型关系,存在着混合所有制价值陷阱。

人口流动对中国不同省份人口老龄化的影响

本文利用第六次人口普查数据分析人口流动对不同省份人口老龄化的影响。研究发现,流入人口对于东部地区的影响程度更大;流出人口对于中西部地区的影响程度更大;人口大量流入使得老龄化得到缓解的省份主要在东部,人口大量流出使得年龄结构老化的省份主要在中西部;消除人口流动对老龄化的影响以后,2000年和2010年的老龄化格局出现了较高的一致性;与2000年相比,2010年人口流动对于各省份的影响程度更大。

我国城市空气质量影响因素的实证研究——基于中国31个主要城市面板数据的分析

根据2006-2012年我国31个主要城市面板数据,对我国城市空气质量的影响因素进行实证研究。结果表明,PM10与城市空气质量之间存在显著负相关关系,SO2和NO2对城市空气质量的影响不显著;经济发展和公共交通发展与城市空气质量大部分呈正比;城市绿化的发展对城市空气质量的影响不显著。另外,从三大经济区域来看,不同的大气污染物对城市空气质量的影响不同。因此,多途径的减排减污,发展公共交通将会显著地改善城市空气质量,且城市绿地发展的整体性亟待提高。

大额支付系统流动性风险度量分析

支付系统是一个国家最重要的金融基础设施之一,大额实时支付系统作为支付系统的重要组成部分,比其他结算手段更快速、更准确、更安全,是目前国内最快捷的结算手段之一。因此,提高大额支付系统流动性,降低系统流动性风险,显得日益重要。通过建模,量化了流动性需求指标和结算延迟指标,并利用面板数据建立随机效应模型来度量大额支付系统潜在流动性风险发生的概率。

企业实际所得税率影响因素及其稳定性研究——来自我国A股上市公司的经验证据

本文采用中国非金融类A股1998-2004年425家上市公司合计2975个样本观察值的面板数据,应用随机效应模型,深入研究了影响企业实际所得税税率(ETR)的公司特征因素,在此基础上探讨了税收政策(《T2000》)的变动对这些因素的影响。结果表明,上市公司规模、固定资产密度与ETR没有显著性关系;财务杠杆与ETR呈显著性负相关;同时还发现过度雇佣职工会获得地方政府的税收优惠;但盈利能力与股权结构对ETR的影响受税收政策变动的影响,当上市公司普遍享受税收优惠时,它们与ETR呈显著正相关。当税收政策变动后,它们对ETR的影响不再显著,税收的中立性得到体现。

中国城市的资源集约效率及其影响因素研究

运用DEA分析方法,构建了测算城市发展过程中资源利用集约效率的计算模型,并对我国35个大中城市2001-2006年间的劳动力资源、土地资源、水资源和电力资源这四种资源的集约效率进行了测算。发现,我国城市资源集约效率较低,效率值平均在70左右,并呈现出东部城市的资源集约效率高于中西部地区城市的不均衡分布状况。同时,运用随机效应面板模型分析了影响资源集约效率的因素。在影响集约效率的因素中,政府作用力、经济开放程度对水资源和土地资源的集约效率具有正向促进作用,对电力资源和劳动力资源却有着抑制作用。产业结构和经济腹地变量对资源集约效率的提高有着正向的促进作用,而金融发展环境变量对资源集约效率的提高有着负向的抑制作用。

Panel Data模型设定的新思路——固定效应与随机效应的统一

经典PanelData模型研究中一直存在着固定效应与随机效应的判断与争论问题,这种模型设定形式的不准确常常导致模型参数估计的无效性以及一维(one-way)与二维(two-way)误差成分模型的混淆。在此,本文提出建立一种新的同时囊括随机与固定两种效应的误差成分一般模型,其中一维(one-way)情况的模型仅为二维(two-way)模型的特例模型,单一的随机效应或固定效应模型亦为其特殊情况的一种。在这种一般误差成分模型的基础上,我们力图将有关PanelData模型的讨论纳入到一个更加一般和统一的分析构架中予以研究。

空间面板数据模型设定问题分析

空间面板数据模型将空间计量经济学和面板数据方法相结合,不仅同时考虑时空特征,而且将空间效应纳入研究体系,成为当前计量经济学的热点研究领域,但其模型设定、参数估计及模型检验也更为复杂,实证研究中往往出现模型设定偏误等问题。因此,基于空间面板数据模型的前沿理论,重点探讨模型设定中的常见问题,包括空间滞后模型与空间误差模型的选择、随机效应与固定效应的选择以及模型拟合优度的选择与比较,为模型的应用和新模型的扩展提供理论依据和参考。

创新主体投入与创新绩效的长短期关系研究——基于协整理论和误差修正模型的实证分析

基于2010-2016年我国30个省份的面板数据,并分为东部、中部、西部,运用协整检验、误差修正模型,对我国三类创新主体(企业、高校和科研机构)投入和创新绩效之间的关系进行实证分析。研究结果表明,我国研发经费投入、人力资本投入与创新绩效之间具有长期均衡关系,而且高等院校人员投入对创新绩效影响较大,企业研发经费投入发挥的创新效果较好。从短期来看,引进研发人员对高校、企业和科研机构的创新产出影响较大,但东中西部不同区域创新主体参与创新活动的绩效差异性明显。

基于面板数据的交通事故宏观模型研究

作者基于7个国家1963—2005年的历史数据,分析了国内外交通事故的发展规律,阐述了宏观因素对交通安全的影响.通过模型比较,选择面板数据模型研究影响因素之间的关系,分别采用固定效应模型和随机效应模型进行估计.通过Husman检验表明,固定效应模型可以很好地描述交通事故十万人口死亡率与其他经济指标间的关系.结果表明,我国在当前经济发展GDP增长、汽车保有量增加的情形下,交通事故十万人口死亡率仍然会持续上升.

含非随机缺失数据的面板数据参数估计方法

抽样调查领域常采用对多个受访者进行跟踪调查得到面板数据,进而对总体特性进行统计推断,在面板数据中常含缺失数据,大多数处理面板缺失数据的软件都是直接删去含缺失值的受访者以得到完全数据集,当数据缺失机制为非随机缺失时会导致总体参数估计结果有偏。本文针对数据缺失机制为非随机缺失的情形,阐述了如何对面板数据进行统计分析,主要是基于模型的似然推断法,对目标变量、缺失指示变量和随机效应向量的联合分布建模,在已有选择模型和模式混合模型的基础上,引入随机效应,研究目标变量期望的计算方法,并研究随机效应杂合模型下参数的估计方法,在变量分布相对简单的情形下给出了用极大似然法推断总体参数的估计步骤,最后通过模拟分析比较方法的优劣。

面板数据双因素误差回归模型序列相关和随机效应的联合LM检验

对面板数据双因素误差回归模型构造了检验序列相关和随机效应的一种联合LM检验,发现该LM统计量也是检验联合假设H0:σ2μ=λ=0的Baltagi-Li LM统计量和检验假设H0:σ2v=0的Breusch-Pagan LM统计量之和。当面板数据的个体数N充分大时,该联合LM统计量的渐近分布是χ2(3)分布;无论双因素误差面板数据回归模型的剩余误差项是AR(1)过程还是MA(1)过程,联合LM检验是相同的,即对随机效应和一阶序列相关的联合LM检验是独立于序列相关的形式。

利用面板数据的高速公路安全分析

随着汽车保有量的增加,交通事故已成为威胁人们生活的安全隐患.使用Panel data模型进行不同路段交通事故的统计回归分析.分别介绍了个体固定效应模型和随机效应模型的建立过程以及相关检验,并应用于京津塘高速公路的事故分析.Hausman检验表明,个体固定效应回归模型更加合理、适合于高速公路事故分析.同时可识别路段间的差异,快速定位事故高发路段.

不完全面板数据随机效应的检验

主要考察了双向误差面板数据模型yi,t=α+xi′,tβ+ui,t,ui,t=μi+λt+νi,t在缺失数据下的统计性质,给出了检验随机效应是否存在的检验统计量,求出该检验统计量的大样本分布,并从数值实验上验证了上述检验统计量的统计性质。

空间面板误差模型中随机效应的C(α)检验

由于空间面板误差模型中的空间误差项和随机效应之间存在相关性,传统的面板数据模型随机效应检验无法直接应用到空间面板误差模型。如果采用极大似然估计法估计空间面板误差模型然后构建随机效应检验,又会遇到计算困难的问题。文章构建了空间面板误差模型中用来检验随机效应的C(α)检验,该检验仅依赖于参数的一致估计且计算简单。蒙特卡罗模拟结果表明本文提出的C(α)检验有良好的有限样本性质。