基于关系聚类的截面相关PVAR模型研究

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面板数据向量自回归模型(PVAR)研究中,相关性问题是热点研究问题。PVAR的相关性源于两个方面,一方面,模型设定中,变量受自身动态过程影响,变量间存在内生关系,另一方面指截面之间存在空间相关性。由于内生关系与截面相关性导致残差项之间存在相关性。本文研究存在截面相关性的PVAR模型,检测残差相关性,将数据从残差项相关性上进行分类,类内有相同或者相似的残差相关关系,研究每一个类内存在截面相关情形的模型估计,研究模型总体的参数估计以及格兰杰因果检验,本文提出的估计方法更有效,蒙特卡罗模拟结果显示,本文提出的估计方法有更好的拟合效果。
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