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异质性面板数据模型的融合分析及其应用研究

发布时间:2025-07-02 00:30
  经济运行过程中,不同经济主体特征以及经济主体间行为具有明显的差异性。经典的经济理论出于简化和技术的限制,假设经济理性人具有同质性特征,以此为基础去揭示经济运行的规律和特征。经济学实证研究较多基于单一化或同质性数据建模,即假设数据样本均来自于同一个回归模型。尽管同质性假设在很大程度上有助于简化参数估计和统计推断,但是忽视数据的异质性特征可能会无法精确揭示经济变量之间的关系。近年来,由于数据存储、大数据分析等技术的发展,众多经济数据集呈现样本容量大、数据维度高等显著的大数据特征。基于这些数据集,经济学实证研究发现了与经典经济学理论中同质理性人假设不同的结论。因而,如何处理数据中的异质性或者对异质性数据进行建模成为当前回归分析中亟待解决的问题之一。近年来,随着机器学习等方法在统计学和计量经济学的应用,异质性数据模型,尤其是异质性面板数据模型,得到众多学者的广泛关注和研究。面板数据将横截面数据和时间序列数据综合,个体效应或者时间效应能够刻画未观测到的异质性。然而,经典的面板数据模型中时间效应项在个体维度是同质的,个体效应项在时间维度是同质的,或者斜率系数是同质的,即不随个体或者时间维度变化,称之...

【文章页数】:169 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

图1.1:研宄内容框架图??数和系数异质性稀疏结构

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图5.1:系数块状稀疏结构:行代表个体,列代表时间维度

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图5.2:系数分割块状结构:首先按照虚线分割,然后按照实线分割??

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图5.3:?DGP1和DGP2估计的固定效应和斜率系数结构图(一次)??质性影响

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本文编号:4054936

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