基于SBSA群组结构识别算法的面板阈值估计及其应用

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由于面板数据中的个体异质性将对面板阈值估计结果产生不良的影响,本文提出了用SBSA-阈值估计方法对存在阈值效应的面板数据进行估计。SBSA-阈值估计模型先对面板数据中的个体单独进行阈值估计得到一致估计量,再通过SBSA算法识别出面板数据中潜在的群组结构进而将整体数据分成若干个群组,最后再进行分组面板阈值估计。本文进一步通过蒙特卡洛模拟验证了该模型在阈值效应递减、异方差、自相关和动态模型等情况下估计结果的有效性,并且估计结果会随着样本量的增加变得更为可靠。在实证分析中,本文选取了 1999年-2018年60个国家的经济数据探究了公共债务和通货膨胀对于经济增长所存在的阈值效应,并通过Smooth Boostrap方法对阈值方差进行了估计。在考虑公共债务对于经济增长影响的实证研究中,总体将被分成两类,且这两类样本中的阈值分别为36.5%和46.4%,当公共债务低于对应组别的阈值水平时,其对经济发展起到促进作用,而高于阈值时则起到抑制作用。同时,如果在该经济体中通货膨胀能对经济增长起到积极作用,那么该经济体能够在保持经济增长的前提下容忍更多的公共债务。在通货膨胀对于经济增长的实证研究中,总体被分成了三类,结果显示他们的阈值皆位于3.00%~3.20%区间。通货膨胀在低于阈值时对于经济发展起促进作用,在超过该水平时则表现为抑制作用。另外,随着通货膨胀对经济增长阈值的上升,其对经济增长造成的抑制效应也会逐渐减弱,这说明此时该经济体对于通货膨胀所造成的价格扭曲有着更好的调节适应能力。
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