广义半参数趋势混合效应面板模型及其参数估计

摘要

传统的经典计量经济模型假设随机扰动项的分布为连续分布，进而要求被解释变量的分布也是连续分布，由此得到变量的关系为线性关系，然而大量的经济理论和经济实践都表明，线性假定过于严格(Escribano，2004)。线性模型，一方面，无法度量当被解释变量是离散变量时的情况；另一方面，在实际分析中，变量之间的关系不一定都是线性的，比如，非平稳变量之间的关系可能是非线性的。当面对经济变量的非线性关系时仍然使用线性方法进行研究，得出的结论可能是错误的(Gonzalo等，2006)。因此，基于方法论的改进和实证研究的需要，近期许多文献在非平稳数据框架内引入非线性，并由此形成计量经济的一个前沿热点领域。将广义半参数混合效应面板模型与广义半参数时间序列模型结合,构造了解释变量为包含时间趋势的广义半参数趋势混合效应面板模型,借鉴非参数趋势面板模型的估计方法,对解释变量的非线性时间趋势进行估计,然后,将其代替原解释变量代入到广义半参数趋势混合面板模型中,采用加权极大似然估计方法对模型进行估计,消除了解释变量中个体效应,扰动项对模型参数估计的影响,改善了模型参数估计的结果.通过假定被解释变量为二项分布的情况下,验证了加权极大似然估计量是有效的.