【摘 要】
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面板数据由不同个体的时间序列数据汇聚而成.已有大量研究表明面板数据个体之间存在组群结构,并且普遍存在模型的异方差现象.本文借鉴组群异质性的研究成果,构建模型误差项组群结构的面板数据模型,基于模型假定条件,提出惩罚伪最大似然函数估计法(PQMLE),该方法能够同时进行结构识别和参数估计;证明了估计量具有Oracle渐近性质;蒙特卡洛模拟验证了该方法有效的样本性质;进一步应用该方法对我国股市进行Fama-French三因子模型的实证分析,验证了理论模型的应用效果.
【机 构】
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山东大学经济学院山东大学中泰证券金融研究院
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目"异质性面板分位数模型及其应用研究"(21BTJ046); 国家自然科学基金青年项目"高维异质性回归模型的融合分析和统计推断"(11901352)
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面板数据由不同个体的时间序列数据汇聚而成.已有大量研究表明面板数据个体之间存在组群结构,并且普遍存在模型的异方差现象.本文借鉴组群异质性的研究成果,构建模型误差项组群结构的面板数据模型,基于模型假定条件,提出惩罚伪最大似然函数估计法(PQMLE),该方法能够同时进行结构识别和参数估计;证明了估计量具有Oracle渐近性质;蒙特卡洛模拟验证了该方法有效的样本性质;进一步应用该方法对我国股市进行Fama-French三因子模型的实证分析,验证了理论模型的应用效果.
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