时间序列和面板数据计量模型理论及其应用——中国的经验分析

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3.0 赵德峰 2024-11-19 5 4 530.41KB 40 页 15积分

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摘要

20 世纪 70 年代以来，以模型结构非经典、估计方法非经典、数据类型非经典

模型、非线性模型和动态模型为题的计量经济理论方法不断涌现。经济数据主要

包括横截面数据、时间序列数据、混合横截面数据和面板数据。本文是对基于时

间序列和面板数据现代计量经济模型进行的应用研究。

本文共包括四章内容。第一章“绪论”，交代论文的选题背景、研究现状、选

题意义和结构安排等。第二章“基于时间序列的变结构线性协整回归模型”是本

研究的重点。首先对包括非平稳过程，单位根过程与检验，协整检验，误差修正

模型和变结构线性协整等概念和理论展开描述。然后采用寿险消费和收入时间序

列数据，运用协整分析方法，考虑数据结构突变的可能性，通过设立虚拟变量，

成功检测到数据序列的协整关系，建立误差修正模型，利用模型对中国年度寿险

消费进行了预测。第三章“基于面板数据的变截距回归模型”是本研究的重点。

本章先对面板数据模型进行了系统地分类阐述，给出固定效应模型和随机效应模

型的参数估计以及混合回归模型，固定效应模型和随机效应模型的选择和检验。

接着作者采用改进的 C-D 生产函数，基于 29 个省份的面板数据来考察中国就业规

模区域差异问题，具体地，运用统计指标展现区域就业等经济变量的差异，并从

计量层面揭示了各种影响因素在区域差异形成中的贡献程度。

本文是对国内外相关文献的总结，并在总结的基础上加以实证研究，体现了

现代计量经济理论和模型能更细致地说明经济问题。

关键词：时间序列变结构协整面板数据预测

ABSTRACT

Since the 1970s, many econometric theories and methodologies have constantly

emerged, including non-classical model structure, non-classical estimation method,

non-classical model of data type, nonlinear model and dynamic model. Economic data

mainly consists of cross-section data, time series data, mixed cross-section data and

panel data. In this paper, some applications are studied on modern econometric model of

time series and panel data.

This paper includes four chapters. The first chapter “Introduction” introduces the

background, research status, topic meaning and structure arrangement. The second

chapter “Structural change linear cointegration regression model based on time series”

is the core of this paper. Firstly, some concepts and theories are explained, including

non-stationary process, unit root process and test, cointegration test, error correction

model and structural change linear cointegration etc. Then applying cointegration

analysis method to time series of life insurance consumption and income, cointegration

relationship of data sequence is successfully detected. In addition, considering the

possibility of data structural change, dummy variable is set up. Finally, an error

correction model is established, and China’s life insurance annual consumption are

forecasted. The third chapter “Variable intercept regression model based on the panel

data” is another key point of this paper. Firstly, panel data model is systematically

classified and elaborated, and parameter estimation of fixed effect and random effect

model, selection and inspection of mixed regression, fixed effect and random effect

model are given. Then, with improved C-D production function, based on panel data of

29 provinces, the problems of China’s employment regional disparity are investigated.

Finally, statistical indices are used to show the disparity of economic variables such as

regional employment and reveal the contribution of various influential factors in the

formation of regional disparity.

This paper studies empirically based on the summaries, representing modern

econometric theory and analyzing the economic problem.

Key Word: Time series, Structural change, Cointegration, Panel data,

Forecast

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论..............................................................................................................1

§1.1 选题背景与研究现状.................................................................................1

§1.2 选题意义.....................................................................................................3

§1.3 结构安排与主要工作.................................................................................3

第二章基于时间序列的变结构线性协整回归模型..............................................5

§2.1 单位根过程与检验.....................................................................................5

§2.1.1 非平稳时间序列.................................................................................5

§2.1.2 单位根过程与检验.............................................................................6

§2.2 协整检验与估计.........................................................................................8

§2.2.1 协整与误差修正模型.........................................................................9

§2.2.2 协整关系的估计与检验...................................................................11

§2.3 变结构线性协整.......................................................................................13

§2.3.1 变结构协整模型的分类...................................................................13

§2.3.2 参数变结构协整模型.......................................................................14

§2.4 实证分析...................................................................................................15

§2.4.1 参数变结构协整的建立过程...........................................................15

§2.4.2 参数变结构协整的模型建立...........................................................15

§2.4.3 模型的评价和预测...........................................................................18

第三章基于面板数据的变截距回归模型............................................................20

§3.1 面板数据模型...........................................................................................20

§3.1.1 面板数据 .........................................................................................20

§3.1.2 面板数据模型的分类.......................................................................20

§3.2 固定效应模型和随机效应模型...............................................................21

§3.2.1 固定效应模型 .................................................................................21

§3.2.2 随机效应模型...................................................................................24

§3.3 面板数据模型的检验...............................................................................26

§3.3.1 混合回归和固定效应模型的检验...................................................26

§3.3.2 混合回归和随机效应模型的检验...................................................27

§3.3.3 固定效应和随机效应模型的检验...................................................27

§3.4 实证分析...................................................................................................28

§3.4.1 基于改进 C-D 生产函数的面板数据回归模型设计.......................28

§3.4.2 面板数据检验过程及结果...............................................................28

第四章总结与展望................................................................................................32

参考文献..................................................................................................................33

在读期间公开发表的论文及取得成果..................................................................37

致谢..........................................................................................................................38

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摘要：

摘要20世纪70年代以来，以模型结构非经典、估计方法非经典、数据类型非经典模型、非线性模型和动态模型为题的计量经济理论方法不断涌现。经济数据主要包括横截面数据、时间序列数据、混合横截面数据和面板数据。本文是对基于时间序列和面板数据现代计量经济模型进行的应用研究。本文共包括四章内容。第一章“绪论”，交代论文的选题背景、研究现状、选题意义和结构安排等。第二章“基于时间序列的变结构线性协整回归模型”是本研究的重点。首先对包括非平稳过程，单位根过程与检验，协整检验，误差修正模型和变结构线性协整等概念和理论展开描述。然后采用寿险消费和收入时间序列数据，运用协整分析方法，考虑数据结构突变的可能性，通过设立...

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