動態面板數據模型的最優廣義矩估計方法研究及其套用

《動態面板數據模型的最優廣義矩估計方法研究及其套用》是依託中國科學院數學與系統科學研究院，由胡毅擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：動態面板數據模型的最優廣義矩估計方法研究及其套用
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：胡毅
• 依託單位：中國科學院數學與系統科學研究院

項目摘要

動態面板數據模型能刻畫經濟系統的動態調整過程，從而被廣泛套用於經濟、金融以及企業管理的實證研究中。但該模型的廣義矩估計量存在較大有限樣本偏差，導致實證研究結論並不十分可靠。本項目從模型選取角度，提出使得動態面板數據模型廣義矩估計量均方誤差最小的估計方法，來改善估計量的有限樣本表現。首先，從理論上推導動態面板數據模型廣義矩估計量的均方誤差表達式，並以此為基礎構建矩條件的選取準則及證明選取準則的漸近有效性；然後，基於選取準則選出的矩條件進行廣義矩估計，並提出實現最優估計的模擬退火算法；最後，將提出的方法套用於中國及世界經濟成長收斂速度和上市公司資本結構調整速度的實證研究中。本研究為科學可靠地使用動態面板數據模型提供重要的理論依據，進而為政府巨觀經濟決策和企業中長期規劃提供科學的決策支持，具有十分重要的理論價值和現實意義。

結題摘要

動態面板數據模型能刻畫經濟系統的動態調整過程，被廣泛套用於經濟、金融以及企業管理的實證研究中。但該模型的廣義矩估計量存在較大有限樣本偏差，導致實證研究結論並不可靠。本項目從模型選取的角度，提出使得動態面板數據模型廣義矩估計量均方誤差最小的估計方法，來改善估計量的有限樣本表現。動態面板數據模型是矩約束模型的特例，其基本估計方法是廣義矩方法。首先，本項目從估計量均方誤差（MSE）最小的角度，提出了一般矩約束模型兩步有效廣義矩（GMM）估計的最優矩條件選取方法。利用疊代的方法，推導出兩步有效GMM估計的高階MSE，然後通過Nagar分解，求出了兩步有效GMM估計量的近似MSE；基於近似MSE表達式，給出了兩步有效GMM估計矩條件選取準則的一般理論，即定義了最優的矩條件，提出了兩步有效GMM估計的最優矩條件選取準則，並證明了選取準則的漸近有效性。接著，將截面數據矩約束模型的最優矩條件選取方法推廣到動態面板數據模型下，針對含有個體效應的動態面板數據模型，推導了GMM估計量的漸近性質，並根據高階漸近展開理論推導了GMM估計量的高階MSE表達式，基於該表達式，構造選取準則，證明選取準則的漸近有效性。針對基於子集的模型選取方法受限於問題規模的局限，將組合最佳化求解問題中的模擬退火算法與提出的選取準則相結合，提出有效可行的模擬退火算法，解決選取準則的最最佳化求解問題。然後，通過蒙特卡羅模擬考察了提出的選取方法的有限樣本性質，結果顯示，提出的方法能夠有效地降低估計量的有效樣本偏差。將提出的方法套用於我國居民教育回報率的測算、商業銀行客戶貸款違約風險預警、我國行業層面上能源消費與經濟成長的關係，以及我國省級層面上航空運輸需求與經濟成長之間的關係等的研究。本研究為科學可靠地使用動態面板數據模型提供了重要的理論依據，具有重要的理論價值和現實意義。