面板数据模型可混合性检验的理论研究

【摘要】本论文是黎实教授的国家自然科学基金项目“截面相关与非球型扰动条件下平稳与非平稳面板数据线性建模技术研究(71071130)”的部分研究成果。近年来,面板数据建模过程无论是在理论上还是应用中都备受关注并且得到了极大的发展,关于这方面的文献甚至可以用汗牛充栋来形容。一个很重要的原因在于面板数据具有时间和截面两个维度,综合这两个维度的信息能够帮助我们克服传统的时间序列分析所受的多重共线性的困扰,提供更多的信息、更多的变化、更少的共线性、更多的自由度和更高的估计效率。但是另一方面,学者们也逐渐地意识到一个问题,就是在综合时间和截面维度的信息时需保证各截面的变量间具有相同的关系式即各个截面(时间)的数据是可混合的(poolable)。因此,对可混合性(poolability)的检验成为面板数据建模中的一个重要环节。在面板数据建模过程中可混合性检验有其特定的含义,而对于线性面板数据而言,可混合性检验往往集中在检验斜率系数在每个截面间是否是同质的即斜率的同质(或异质)性上。因此,对于线性面板数据而言可混合性检验和斜率同质性检验通常是不加区分的。本文在梳理、总结已有的可混合性检验的优点与不足的基础上,提出了自己的观点。具体地,先在截面不相关情形下将可混合性检验放在平稳和非平稳两个大的框架下讨论,再对平稳和非平稳两种情形分别引入截面相关,以期使可混合性能得到全面、系统的研究。此外,在系统地研究了可混合性检验之后也考虑了截面相关的检验方法。本论文的研究是纯粹理论性质的探讨,主要用到数理推导和随机模拟两种研究方法,分别考虑渐近性质和小样本下水平和势的表现,并得出若干具有了理论意义的结论。论文的结构如下：论文的第1章绪论,主要说明研究的问题、背景和研究意义。第2章文献综述主要回顾了已有的相关研究成果,包括截面相关性方面的研究(截面相关的影响,截面相关的检验,截面相关的设定(重点介绍了因子分子的方法))；非平稳面板数据模型在截面不相关和截面相关两种情形下的估计方法,重点介绍了完全修正估计量和偏差矫正(BA)估计量；以及不同类型的面板数据模型的可混合性检验方法和思路,并从中引申出本文所要研究的问题。第3章研究了平稳面板数据模型的可混合性检验。首先分析了常见的可混合性检验方法及其不足之处。其次研究了单独的每个个体的拉格朗日乘数(LM)统计量,在此基础上构造了新的可混合性检验统计量,考察了新检验统计量的大样本和小样本性质并与几种已有的检验做比较。再将基于个体LM统计量的可混合性检验同Kapetanios(2003)的SPSM算法结合提出了一个新的面板数据分组的方法第4章将基于个体LM的思想扩展到了非平稳面板数据的可混合性检验中。研究了如何将第三章的思想用于非平稳面板,考察了所得检验统计量的大样本和小样本性质。第5章研究截面相关情形下平稳面板数据的可混合性检验。基于已有文献的阅读,我们尝试提出了一种截面相关条件下平稳面板数据可混合性检验的新方法,其基本思路是,采用主成分分析的方法得到产生截面相关的共同成分的估计,在扣除这些共同成分的基础上构造了基于个体LM的可混合性检验。同时,我们分析了新构造的检验统计量的大样本和局部渐近势,进行了随机模拟以考察有限样本下新检验统计量水平和势的表现。第6章研究非平稳面板数据在截面相关条件下的可混合性检验。首先在非平稳框架下分析截面相关对可混合性检验的影响,其次,提出相应的可混合性检验统计量,最后从大样本和小样本方面考察其性质。第7章研究了面板数据模型的截面相关检验以完善从截面不相关到截面相关的过渡环节。基于当前主要的一些关于面板模型截面相关检验方法的思想和不足之处,本文提出了一个新的截面相关检验统计量,考察了其在线性面板模型中的大样本性质和小样本性质。最后第8章对本文的主要研究内容进行了总结,提出了一些今后值得进一步研究的问题。本文的研究内容主要包含以下几个方面：一、当前国内外面板数据模型的理论研究大部分集中在单位根检验、协整的检验及估计上,对于面板数据的可混合性检验较少涉及。本文比较系统地总结了关于面板数据模型中可混合检验的相关研究和最新进展,介绍了当前此领域研究中的一些主要方法,并指出其中的不足,为后续研究提供了一些思路。二、平稳面板数据的可混合性检验。借鉴前人的基础上,本文尝试从拉格朗日乘数LM原理出发构造可混合性检验。与已有的构造思路不同的是,我们的出发点是每个个体的LM统计量而非整个面板数据的。为使得检验适用于N→∞的情形,对其标准化即得新的检验统计量。数理推导表明,笔者的方法与PY检验(Pesaran和Yamagata,2008b)渐近等价,从而具有良好的渐近性质,且通过随机模拟发现该方法在有限样本方面表现也是良好而稳健的。另外本文将这种基于个体LM的可混合性检验与SPSM算法结合提出一种新的面板数据分组方法。三、非平稳面板数据的可混合性检验。非平稳面板数据与平稳面板数据有极大的不同：一方面,非平稳面板数据要考虑内生性和序列相关性的问题,因此对于非平稳面板数据来讲可混合性检验会面临着内生性的影响；而另一方面,非平稳面板数据的渐近性质的推导与平稳面板数据的截然不同,因此可混合性检验的渐近性质需要按照一种新的思路来推导。本文在非平稳的框架下考虑了基于个体LM的可混合性检验,通过完全修正的思想克服内生性及序列相关性问题,结果表明所得检验具有渐近正态性且有较好的水平和势的表现。四、存在截面相关时的可混合性检验。对存在截面相关的情形,本文提出了针对平稳面板和非平稳面板的可混合性检验。为了处理截面相关,使用主成分分析的方法估计得到因子和因子载荷。在此基础上,分别在平稳和非平稳的框架下考虑构造检验统计量,并从大样本和小样本两个方面证明了其有效性。五、截面相关性检验。在借鉴已有截面相关性检验研究成果的基础上,借助于Schott(2004)高维数据独立性检验统计量的思路,从样本协方差的角度构造面板数据截面相关检验统计量,分别从有限样本和累积误差两个角度,采用理论证明和MonteCarlo模拟分析两种分析手段,以证实所提出的截面相关性检验统计量的良好性质,为面板数据截面相关检验提供一种新的可选的方法。在本文关于面板数据的可混合性检验的研究中,我们以为在以下几点有所创新：一、在截面不相关条件下,基于面板数据的平稳与非平稳性,分别提出了相应的可混合性检验统计量：基于个体LM统计量的平稳面板数据可混合性检验统计量,将基于个体LM的思想与完全修正估计方法相结合的非平稳面板数据可混合性检验统计量,并对这两类检验统计量进行了理论和模拟分析,研究了其渐近性质和有限样本表现。结果提示,与已有研究成果相比较,我们所提出的两类检验统计量均具有较好的统计性质。二、在截面相关条件下,从面板数据的平稳与非平稳性两种情况,分别构造了相应的可混合性检验统计量：估计并去掉共同成分后基于个体LM的平稳面板数据可混合性检验统计量和结合主成分分析和完全修正方法的非平稳面板数据可混合性检验统计量,并从理论和模拟分析两个方面考证了所提出的检验统计量的渐近性质和有限样本表现。结果提示,与已有研究成果相比较,笔者所提出的两类检验统计量均具有较好的统计性质。三、在比较了已有的面板模型的截面相关检验统计量优点与不足的基础上,提出了一个新的截面相关检验统计量,推导了其渐近性质,并考察了其在有限样本下水平和势的表现。这个新的统计量有着渐近的正态性且很好地避免了Pesaran(2004)的CD统计量检验势过低的情况,同时具有较好的水平表现。另外,我们还将基于个体LM的可混合性检验与SPSM算法结合提出一种新的面板数据分组方法。
【作者】徐凤；
【导师】黎实；
【作者基本信息】西南财经大学，数量经济学，2013，博士
【副题名】基于平稳、非平稳、截面相关及检验的视角
【关键词】面板数据；可混合性检验；截面相关；平稳性和非平稳性；

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