面板协整检验的理论及应用研究

摘要

实际经济问题研究的需要和数学工具的进步一直是推动计量经济学发展的主要动力．在经历了截面和平稳时间序列的计量经济分析、非平稳时间序列的计量经济分析几个阶段之后，随着越来越多的实证研究关注跨国购买力平价、增长收敛以及国际间的R&D溢出效应，经济模型和数据也主要基于不同个体在一定时期内的观察值而得．由此面板数据模型的理论及方法就成为计量经济学的重要研究内容之一．但随着研究的深入以及面板考察的对象逐渐从微观面板向宏观面板的转变，面板数据的非平稳性问题，包括面板单位根、面板虚假回归以及面板协整问题就成为计量经济学关注的热点． 本文正是考虑到非平稳面板数据模型在实证考察和理论研究中仍有许多亟待解决的问题，将研究的重点放在有关面板协整检验问题上．全文的主要内容大致可划分为三个部分．第一部分是全文的引论部分，包括文章的前三章．第一章是本文的绪论，主要探讨文章的选题及文献回顾；而第二章是对协整和误差修正模型理论的一个简要总结；第三章则对平稳面板数据模型进行了概括．文章的第二部分是本文的主体部分，这部分从理论上探讨面板协整检验，包括第四至第八章．第四章是对面板单位根和面板虚假回归的考察；第五章是对基于残差的面板协整检验的考察；第六章是面板协整向量的估计与假设检验；第七章简要介绍了动态面板和面板误差修正模型；第八章考察的是基于极大似然的面板协整检验方法．文章的第九章是全文的第三部分，主要是协整检验理论的两个实际应用． 在系统整理了目前有关面板协整检验研究成果的基础上，本文针对如下几个问题进行了深入研究：首先是对面板虚假回归进行了进一步考察，给出了在一般序列相关条件下面板虚假回归的渐近性质和小样本特征；其次，针对面板数据纵剖面一般比较短的结构特点，构建了一种纵剖面样本有限条件下的面板协整检验，并考察了检验的势和水平，这一方法对于中国经济问题的研究有特别重大的意义，因为中国自改革开放以来的时间序列数据长度只有二十几年，从而给实证研究带来相当大的困难，这一检验方法的提出正好可以解决这一问题,最后，利用面板协整的方法考察了两个中国的实际经济问题，一个是有关生产函数的估计问题，另一个是省际城市化水平和经济增长关系之间的面板协整检验，从而为理论在实证研究中的应用提供了两个例子．

目录

文摘

英文文摘

论文说明:符号说明

声明

第一章绪论

第一节选题的来源及意义

第二节文献综述

1.2.1国外的研究状况

1.2.2国内的研究现状及本文的创新点

第二章协整与误差修正模型理论回顾

第一节平稳时间序列模型

2.1.1经济均衡与时间序列分析

2.1.2随机过程和ARMA模型

第二节非平稳随机过程与单位根检验

2.2.1单整过程的定义及其性质

2.2.2虚假回归

2.2.3单位根检验

第三节单一方程协整与ECM

2.3.1两个变量的情形

2.3.2多变量协整系统

2.3.3协整向量估计方法

第四节Johansen的协整检验方法

第五节其它协整检验方法

2.5.1 Box-Tiao方法

2.5.2主成分协整分析方法

第三章平稳面板数据理论

第一节面板数据简介

第二节单因素误差分解模型

3.2.1基本的模型

3.2.2固定效应模型(fixed effects model)

3.2.3随机效应模型(random effects model)

第三节双因素误差分解模型

3.3.1基本的模型

3.3.2固定效应模型

3.3.3随机效应模型

第四章非平稳面板数据模型

第一节面板单位根检验

4.1.1 Levin and Lin(LL)检验

4.1.2 Im,Pesaran and Shin(IPS)检验

4.1.3联合p值检验(combining p-valuetest)

4.1.4基于残差的LM检验(residual-based LMtest)

第二节面板虚假回归

4.2.1不存在序列相关条件下的面板虚假回归

4.2.2一般序列相关下的面板虚假回归

4.2.3序列相关下虚假回归的小样本性质

第五章基于残差的面板协整检验

第一节DF和ADF检验

5.1.1模型和假定

5.1.2 DF检验

5.1.3 ADF检验

5.1.4 Monte Carlo模拟的结果

第二节基于残差的LM检验

5.2.1模型和假设

5.2.2检验的渐近分布

5.2.3 Monte Carlo模拟的结果

第三节Pedroni检验

5.3.1统计量的构建与计算

5.3.2不同解释变量条件下的临界值

第四节纵剖面有限条件下的面板协整检验

5.4.1基本模型和统计量构造

5.4.2检验的小样本性质

第六章面板协整向量的估计与假设检验

第一节同质面板条件下的估计方法

6.1.1基本的模型和假设

6.1.2普通最小二乘估计(OLS)

6.1.3完全修正最小二乘估计(FMOLS)

6.1.4动态最小二乘估计(DOLS)

第二节异质面板条件下的估计方法的修正

6.2.1异质面板条件下的FMOLS估计

6.2.2异质面板条件下的DOLS估计

第三节小样本性质及假设检验

6.3.1 OLS估计、FMOLS估计和DOLS估计的小样本性质

6.3.2假设检验

第七章动态面板与误差修正模型

第一节动态面板及其估计方法

7.1.1动态面板以及估计偏倚

7.1.2不存在外生变量时动态面板工具变量估计

7.1.3存在外生变量时动态面板工具变量估计

第二节面板误差修正模型

7.2.1 ECM协整检验统计量及其渐近分布

7.2.2 ECM协整检验统计量的小样本性质

第八章基于极大似然的面板协整检验方法

第一节典型相关理论

8.1.1典型相关系数定义

8.1.2典型相关系数的计算方法

第二节Johansen的极大似然估计方法及假设检验

8.2.1 Johansen的估计方法

8.2.2协整向量个数的假设检验

第三节基于Johansen方法的面板协整检验

第九章面板协整检验的应用

第一节基于非平稳面板的生产函数估计

9.1.1模型和使用的数据

9.1.2变量的面板单位根检验

9.1.3面板协整检验及生产函数的估计

第二节省际城市化水平与经济增长关系的面板协整检验

9.2.1理论模型和计量方法

9.2.2实证结果

9.2.3估计结果及其分析

参考文献

致谢

附录

个人简历 在学期间发表的学术论文与科研成果