现有的研究表明,面板数据模型(Panel Data Models)自上世纪中期提出以来,因其在模型设定和数据结构等方面具有的优势而被广泛应用于经济学研究中,并已成为当前计量经济学研究的一个重要分支,而其中的非线性面板模型(Nonlinear Panel Data Models)正是目前面板模型研究的焦点和前沿。所谓非线性面板模型,是指相对于线性面板模型,模型结构对模型参数来说本质上是非线性的,如离散选择面板模型、计数面板模型、截尾面板模型等。面板模型相对于时间序列模型和横截面模型的一大优势在于可以在模型中有效地控制不可观测的个体异质性特征,对于该特征有随机效应和固定效应两种设定。由于非线性面板模型的模型结构存在特殊性,使得传统的线性面板模型分析方法应用于此时存在较多的问题,因此本文系统地研究有关非线性面板模型的分析方法,重点考察非线性面板模型在固定效应设定下的参数估计理论,并通过实证分析来考察非线性面板模型在经验研究中的应用。本文的主要研究工作和研究结论可以总结为以下几个方面：(1)系统研究了非线性面板模型的基本理论体系及参数估计问题,对常用的各种参数估计方法在应用于非线性面板模型时存在的问题进行分析总结。研究表明,因为所研究面板模型的非线性特征,传统的组内和组间数据转换方法在非线性面板模型中不可行；应用于线性面板模型的条件极大似然估计方法只对极少数特殊的非线性面板模型有效,因为该方法要求个体效应的充分统计量存在,而这在一般的非线性面板模型中是无法满足的；半参数估计方法和广义矩估计在一定的条件下能够给出非线性面板模型结构参数的一致性估计,但是无法给出由模型结构参数和个体效应构造出来的其他诱导参数的估计值,如平均边际效应等；极大似然估计量是一个全信息估计量,能够给出模型中所有结构参数、伴随参数和类似于平均边际效应的诱导参数的估计,但在本文设定的T固定、N趋于无穷或T与N同阶数趋于无穷的渐进逼近条件下,这些估计量在固定效应设定下由于伴随参数问题的存在是有偏非一致的。(2)基于不同设定的非线性面板模型研究相应的参数估计及其偏误修正问题。对于静态的非线性面板模型,重点研究模型结构参数在固定效应设定下极大似然估计量的偏误修正问题,从解析偏误修正、参数信息正交性偏误修正、先验信息偏误修正和自助偏误修正等角度研究针对模型结构参数和诱导参数的偏误修正方法,同时考察不同偏误修正方法之间的联系和区别,为这些方法在实际中的应用提供说明和指导。动态非线性面板模型是当前面板模型研究的最前沿问题之一,本文从两个方面来研究这类模型的参数估计及偏误修正问题,首先针对于特定的动态离散选择面板模型在T固定、N趋于无穷的渐进性设定下研究这类模型在固定效应设定下的参数估计问题,并重点考察修正极大似然估计方法,研究结论表明,该方法能有效地将动态离散选择面板模型结构参数极大似然估计量的偏误从O(T-1)阶降低至O(T-2)阶。再基于一般性的动态非线性面板模型在T与N同阶数趋于无穷的渐进逼近条件下研究相关的参数估计问题。最后在一般只包含个体效应的非线性面板模型中引入时间效应构成双因素误差的非线性面板模型,研究分析这类模型的模型设定和参数估计问题,对于双因素误差非线性面板模型在固定效应设定下模型结构参数和诱导参数存在的偏误,通过研究该模型在固定效应设定下各个参数极大似然估计量的渐进扩展来分析基于该扩展的解析偏误修正方法和两类自助修正方法。(3)在经验分析方面,本文利用中国健康和营养调查(CHNS)中的微观面板数据,使用有序Probit面板模型来考察我国居民自我健康评价的影响因素。在类似于中国健康和营养调查(CHNS)等微观数据调查中经常会向受访者询问对自我健康状态的评价,该自我评价经常被用作为个人健康状态的代理变量出现在与健康相关问题研究的文献中。自我健康评价同时受主观因素和客观因素影响,本文通过建立非线性面板实证分析模型,分别利用误差项来控制不可观测的影响因素和个体效应来控制不可观测的个体异质性特征,分析收入水平、婚姻状态、年龄和疾病等社会、经济、个体因素对居民自我健康评价的影响,并研究不同影响因素对男性自我健康评价和女性自我健康评价的差异化影响作用。