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異質(zhì)性面板數(shù)據(jù)模型的融合分析及其應(yīng)用研究

發(fā)布時間:2025-07-02 00:30
  經(jīng)濟運行過程中,不同經(jīng)濟主體特征以及經(jīng)濟主體間行為具有明顯的差異性。經(jīng)典的經(jīng)濟理論出于簡化和技術(shù)的限制,假設(shè)經(jīng)濟理性人具有同質(zhì)性特征,以此為基礎(chǔ)去揭示經(jīng)濟運行的規(guī)律和特征。經(jīng)濟學實證研究較多基于單一化或同質(zhì)性數(shù)據(jù)建模,即假設(shè)數(shù)據(jù)樣本均來自于同一個回歸模型。盡管同質(zhì)性假設(shè)在很大程度上有助于簡化參數(shù)估計和統(tǒng)計推斷,但是忽視數(shù)據(jù)的異質(zhì)性特征可能會無法精確揭示經(jīng)濟變量之間的關(guān)系。近年來,由于數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的發(fā)展,眾多經(jīng)濟數(shù)據(jù)集呈現(xiàn)樣本容量大、數(shù)據(jù)維度高等顯著的大數(shù)據(jù)特征。基于這些數(shù)據(jù)集,經(jīng)濟學實證研究發(fā)現(xiàn)了與經(jīng)典經(jīng)濟學理論中同質(zhì)理性人假設(shè)不同的結(jié)論。因而,如何處理數(shù)據(jù)中的異質(zhì)性或者對異質(zhì)性數(shù)據(jù)進行建模成為當前回歸分析中亟待解決的問題之一。近年來,隨著機器學習等方法在統(tǒng)計學和計量經(jīng)濟學的應(yīng)用,異質(zhì)性數(shù)據(jù)模型,尤其是異質(zhì)性面板數(shù)據(jù)模型,得到眾多學者的廣泛關(guān)注和研究。面板數(shù)據(jù)將橫截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)綜合,個體效應(yīng)或者時間效應(yīng)能夠刻畫未觀測到的異質(zhì)性。然而,經(jīng)典的面板數(shù)據(jù)模型中時間效應(yīng)項在個體維度是同質(zhì)的,個體效應(yīng)項在時間維度是同質(zhì)的,或者斜率系數(shù)是同質(zhì)的,即不隨個體或者時間維度變化,稱之...

【文章頁數(shù)】:169 頁

【學位級別】:博士

【部分圖文】:

圖1.1:研宄內(nèi)容框架圖??數(shù)和系數(shù)異質(zhì)性稀疏結(jié)構(gòu)

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圖5.1:系數(shù)塊狀稀疏結(jié)構(gòu):行代表個體,列代表時間維度

圖5.1:系數(shù)塊狀稀疏結(jié)構(gòu):行代表個體,列代表時間維度

?山東大學博士學位論文???1,…,7V?和h?<?i?幺?Afc;,結(jié)構(gòu)變點/3,+i?=中,(i,t)?e?八,其中,k,J'?=?1,..?,幻??是為時間維度的垂直基數(shù)。此外,它也包括其它不規(guī)則的異質(zhì)性結(jié)構(gòu)如圖??(5.1)所示。??為了識別上述系數(shù)的塊狀稀疏結(jié)構(gòu),我們需....


圖5.2:系數(shù)分割塊狀結(jié)構(gòu):首先按照虛線分割,然后按照實線分割??

圖5.2:系數(shù)分割塊狀結(jié)構(gòu):首先按照虛線分割,然后按照實線分割??

?山東大學博士學位論文???是通過重新排列護+1>和護#得到的X見P維矩陣,其中每一行存儲的??為每個成對時間點間的系數(shù)融合數(shù)值。最后,令??=?^。叉。(P0+1))?,??最終得到,??/3(s+1)?=?vec?{?[Z)?(6(s+1)—於+1))]?+?}。??5.3漸....


圖5.3:?DGP1和DGP2估計的固定效應(yīng)和斜率系數(shù)結(jié)構(gòu)圖(一次)??質(zhì)性影響

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?山東大學博士學位論文???(a)?DGP1中估計的固定效應(yīng)?(b)?DGP1中估計的斜率系數(shù)??弋n?r?-?s:??_圓??(c)?DGP2中估計的固定效應(yīng)?(d)?DGP2中估計的斜率系數(shù)??圖5.3:?DGP1和DGP2估計的固定效應(yīng)和斜率系數(shù)結(jié)構(gòu)圖(一次)??質(zhì)性影響。....



本文編號:4054936

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