基于关系聚类的动态面板数据模型及其应用研究-论文.pdf

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1、第30卷第3期Statis统tics计&与In信for息mat论ion坛Forum2o15年3V01．30No．3Mar．，2Ol5【统计理论与方法】基于关系聚类的动态面板数据模型及其应用研究刘翠霞，史代敏(1．重庆工商大学数学与统计学院，重庆400067；2．西南财经大学统计学院，四川成都611130)摘要：运用面板数据建模分析时，在考虑截面异质性的情形下存在参数过多的问题。提出一种基于面板数据关系结构的聚类方法，能有效解决模型估计时参数过多的问题；提出内距离与外距离概念，有效解决了聚类分析时定量确定分类数的问题。将此方法运用于动态面板数据的

2、建模分析，统计模拟结果显示有较好的小样本性质。基于理论模型，采用中国1996-2012年的省级面板数据，实证分析了金融发展对房地产业发展的动态影响，分析效果与现实经济发展较吻合，证明该方法有较好的应用性。关键词：内距离．夕距离；广义矩估计中图分类号：F015：O212文献标志码：A文章编号：1007—3116(20151O3一OOlO一07杂，这给理论研究与实证分析都带来了一定的挑战。一引言、JI口对于线性面板数据模型自2O世纪60年代以来，面板数据模型的理论上上ye一2_2．一+22,．r+￡(1)与应用研究引起计量经济学界及其他学术界广泛关

3、一00注，面板数据模型成为现代计量经济学理论的重要e一∞-t-，+，～iidN(O，)组成部分之一。因面板数据能同时兼容分析时间维i=：=1，2，⋯，N；t=1，2，⋯，T度和空间维度上的二维数据，能构造和检验更为复记0一(，届z，⋯，，，，⋯，yp)为待估计参杂的经济行为，所以有较强的理论与应用价值。近数，P为滞后阶数，e为误差项，i为截面个体下标，t年来，其研究领域包括动态面板数据模型，非线性面为时间下标，N为所有截面个数，T为时间长度。板数据模型，非平稳面板数据模型，受因变量面板数在模型(1)中，依据维数、影响因素、参数、数据据模型，变结

4、构面板数据模型，向量自回归面板数据类型、结构的不同以及是否含有滞后项等，将面板数模型及面板数据单位根检验、因果关系检验、协整关据划分为不同的类型[2=I2。。如在模型(1)中，Bahagi系检验等l_】]5。有关面板数据模型的应用更是数从面板数据受截面个体和时间影响的差异出发，将不胜数，笔者在中国期刊网输入“面板”关键词，统计模型分为单向(One-Way)和双向(Two—Way)两出以面板数据命名的实证文章有2342篇。然而，种情形，即当ai，其中有一项为零时，为单向面板因面板数据具有双下标的形式，一方面能更好地代数据模型，当a，，均不为零时，

5、为双向面板数据模表来自不同个体和不同时点的数据信息，另一方面型。另外，按照个体效应a和时间效应，是随机变量其参数估计与模型检验因此也变得更难，模型的划或者常量情形，分为随机效应模型与固定效应模型。分类型相对于单纯时间序列或者截面数据而言更复在模型(1)中，当，为随机变量时，为个体(a)或收稿日期：2014一l1一l8基金项目：国家自然科学基金项目《半参数工具变量模型的统计方法、理论及其应用》(11301569)；教育部人文社会科学研究项目《社会资本视角下西部地区农民增收问题研究》(12YJA63Ol10)；重庆市社会科学规划项目《社会资本视角下

6、重庆市少数民族地区农民增收问题研究》(2Ol0YBJJO31)；中央高校基本科研业务费专项资金项目《面板数据三代单位根检验对比研究及在金融分析中的应用)(JBK1207015)作者简介：刘翠霞，女，宁夏固原人，博士生，讲师，研究方向：计量经济理论与应用研究：史代敏，男，四川德阳人，教授，博士生导师，研究方向：离散时间序列分析。10刘翠霞，史代敏：基于关系聚类的动态面板数据模型及其应用研究时间(，)随机效应模型，当a，，为固定常量时，称析方法降低面板数据维度，在此基础上通过构建综模型(1)为个体(a)或时间(，)固定效应模型引。合评价函数序列矩阵

7、的相似指标对面板数据聚Arellano考虑了动态面板数据模型，即在模型(1)类j8。卜。任娟等将局部变化的信息融人相似性度中，滞后阶数P=0，为静态模型，当模型中含有时间量的计算中，提出基于形状特征的多指标面板数据滞后效应，即p≠0时，为动态模型。Hsiao根据模聚类方法L1。杨娟等针对非对称相似矩阵的面板型参数是否随时间、空间发生变化，将其划分为变截数据，提出一种基于密度的面板数据聚类方法l_1¨。距和变系数模型，在模型(1)中，对于存在两个截面上述面板聚类方法都是从一维或者多维数据结构出个体i、，i≠，若有≠a，，模型(1)为变截距模发，采

8、用聚类方法对面板数据划分类别，然而，利用型，相应地，若存在两截面个体、，≠，有≠，上述聚类原理对面板数据聚合数据进行分类，并不模型(1)为变系数回归模