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近似因子模型的面板单位根与协整检验 版权信息
- ISBN：9787030391346
- 条形码：9787030391346 ; 978-7-03-039134-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
近似因子模型的面板单位根与协整检验 本书特色
《岭南实证与计量经济学研究丛书：近似因子模型的面板单位根与协整检验》主要研究近似因子模型的面板单位根与协整检验。全书从一个详细的文献综述开始，第1章通过梳理面板单位根与协整检验相关研究的发展过程引出该领域*新的研究方向——近似因子模型。第2章提出一种针对处理近似因子模型的估计方法——稳健的gls估计（rgls）。第3章和第5章分别考察rgls-t统计量在面板单位根与协整检验中的应用以及与已有检验统计量的比较。第4章则是基于响应面分析的技术计算rgls-t统计量在面板单位根与协整检验中的小样本矫正参数。第6章集中于考察确定性趋势对面板协整检验的影响，并提出基于准残差的面板协整检验的思路。*后一章以消费函数为例给出了近似因子模型下面板单位根与协整检验的一个实例应用。《岭南实证与计量经济学研究丛书：近似因子模型的面板单位根与协整检验》适合于高校教师和经济学专业的研究人员阅读参考。
近似因子模型的面板单位根与协整检验 内容简介
本书从一个详细的文献综述开始。第1章整理了面板单位根与协整检验这一领域研究内容的发展与演变，并指出包含截面弱相关与共同因子的近似因子结构将是面板单位根与协整检验在未来很长一段时间内主要关注的设定。第2章立足于平稳面板数据提出了一种用于处理近似因子结构的估计方法--稳健的GLS估计（RGLS）。第3章和第5章分别考察了RGLS估计在面板单位根与协整检验中的运用，并在RGLS估计的基础上构建了一个复合t统计量，用于处理个体特有误差或共同因子存在面板单位根的情形。第4章可以看作是第3章的一个补充，我们讨论了在面板单位根检验对于RGLS-t统计量的小样本矫正。第6章集中于考察确定性趋势对面板协整检验的影响，并提出了一种基于准残差的面板协整检验来消除确定性趋势的影响。*后一章给出了近似因子模型下面板单位根与协整检验的一个实例。
近似因子模型的面板单位根与协整检验 目录
前言
第1章 面板单位根与协整检验的发展
1.1 引言
1.2 不存在截面相关下的面板单位根检验
1.2.1 基本模型
1.2.2 llc检验
1.2.3 ips检验
1.2.4 p检验和z检验
1.3 存在截面相关下的面板单位根检验
1.3.1 bootstrap方法
1.3.2 sur方法
1.3.3 共同因子方法
1.3.4 非线性iv估计
1.4 面板协整检验
1.4.1 基于残差的面板协整检验
1.4.2 基于系统的面板协整检验
1.4.3 panic两步检验
1.5 面板协整估计
1. 5.1 不存在截面相关的情形
1.5.2 存在截面相关的情形
1.6 小结
第2章 近似因子结构设定下的稳健gls估计
2.1 引言
2.2 基本模型与假定
2.3 参数估计
2.3.1 0ls估计和gls估计
2.3.2 rols估计
2.3.3 rgls估计
2.3.4 有效性比较
2.3.5 渐近正态性
2.4 可行估计量
2.4.1 可行的rgls估计
2.4.2 迭代rgls估计
2.5 模型扩展
2.5.1 方程中含有参数随个体变动的共同解释变量
2.5.2 方程中含有参数随时间变动的共同解释变量
2.5.3 解释变量与共同因子相关
2.6 小样本表现
2.7 小结
第3章 近似因子模型的面板单位根检验
3.1 引言
3.2 基本模型与假定
3.3 面板单位根的df检验
3.3.1 检验统计量
3.3.2 统计量的渐近性质
3.4 compound-t统计量
3.5 小样本表现
3.5.1 参数设定
3.5.2 rgls-t统计量的小样本表现
3.5.3 compound-t统计量的小样本表现1
3.5.4 compound-t统计量的小样本表现2
3.6 小结
附录
a 一些用到的结论
b1 定理3-1的证明
b2 定理3-2的证明
b3 定理3-3的证明
b4 定理3-4的证明
第4章 rols-t/rgls-t统计量的小样本校正
4.1 引言
4.2 计算校正参数
4.2.1 rols-t统计量的小样本校正
4.2.2 rgls-t统计量的小样本校正
4.3 小样本表现
4.3.1 面板单位根检验的小样本表现
……
第5章 近似因子模型的面板协整检验
第6章 确定性趋势与面板协整检验
第7章 我国居民消费函数的再检验
参考文献
后记
第1章 面板单位根与协整检验的发展
1.1 引言
1.2 不存在截面相关下的面板单位根检验
1.2.1 基本模型
1.2.2 llc检验
1.2.3 ips检验
1.2.4 p检验和z检验
1.3 存在截面相关下的面板单位根检验
1.3.1 bootstrap方法
1.3.2 sur方法
1.3.3 共同因子方法
1.3.4 非线性iv估计
1.4 面板协整检验
1.4.1 基于残差的面板协整检验
1.4.2 基于系统的面板协整检验
1.4.3 panic两步检验
1.5 面板协整估计
1. 5.1 不存在截面相关的情形
1.5.2 存在截面相关的情形
1.6 小结
第2章 近似因子结构设定下的稳健gls估计
2.1 引言
2.2 基本模型与假定
2.3 参数估计
2.3.1 0ls估计和gls估计
2.3.2 rols估计
2.3.3 rgls估计
2.3.4 有效性比较
2.3.5 渐近正态性
2.4 可行估计量
2.4.1 可行的rgls估计
2.4.2 迭代rgls估计
2.5 模型扩展
2.5.1 方程中含有参数随个体变动的共同解释变量
2.5.2 方程中含有参数随时间变动的共同解释变量
2.5.3 解释变量与共同因子相关
2.6 小样本表现
2.7 小结
第3章 近似因子模型的面板单位根检验
3.1 引言
3.2 基本模型与假定
3.3 面板单位根的df检验
3.3.1 检验统计量
3.3.2 统计量的渐近性质
3.4 compound-t统计量
3.5 小样本表现
3.5.1 参数设定
3.5.2 rgls-t统计量的小样本表现
3.5.3 compound-t统计量的小样本表现1
3.5.4 compound-t统计量的小样本表现2
3.6 小结
附录
a 一些用到的结论
b1 定理3-1的证明
b2 定理3-2的证明
b3 定理3-3的证明
b4 定理3-4的证明
第4章 rols-t/rgls-t统计量的小样本校正
4.1 引言
4.2 计算校正参数
4.2.1 rols-t统计量的小样本校正
4.2.2 rgls-t统计量的小样本校正
4.3 小样本表现
4.3.1 面板单位根检验的小样本表现
……
第5章 近似因子模型的面板协整检验
第6章 确定性趋势与面板协整检验
第7章 我国居民消费函数的再检验
参考文献
后记
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