【摘 要】
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面板数据是截面个体在不同时点的重复观测数据,是同时在时间和截面上取得的二维数据.面板数据成为当代经济领域研究的热点,一方面是因为其本身优秀的特质,另一方面也归因于面板数据在应用过程中仍有许多问题和未知领域需要去探索.本文研究了部分线性固定效应面板数据模型的估计和检验问题.首先利用差分法消除固定效应的影响,然后基于B样条函数展开方法逼近模型中的未知参数分量,将模型进一步转化为参数模型,利用最小二乘方
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面板数据是截面个体在不同时点的重复观测数据,是同时在时间和截面上取得的二维数据.面板数据成为当代经济领域研究的热点,一方面是因为其本身优秀的特质,另一方面也归因于面板数据在应用过程中仍有许多问题和未知领域需要去探索.本文研究了部分线性固定效应面板数据模型的估计和检验问题.首先利用差分法消除固定效应的影响,然后基于B样条函数展开方法逼近模型中的未知参数分量,将模型进一步转化为参数模型,利用最小二乘方法得到参数和非参数分量的估计,在适当的条件下证明估计量的渐近正态性和收敛速度;最后,构造适当的统计量检验模型的序列相关和异方差检验问题.数值模拟研究表明本文所提的估计方法和检验统计量表现良好.本文的安排如下.第一章绪论,提出了部分线性固定效应面板数据模型(PLPDM),介绍了PLPDM模型的相关知识和本文的主要工作.第二章给出模型的B样条估计,并分别构造了PLPDM模型的序列相关检验和异方检验统计量.第三章我们给出一些假设条件和相关定理.在第四章通过数值模拟对本文所构造的检验统计量的小样本特性进行验证.第五章给出了定理的详细证明过程.
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