在计量经济学领域,面板数据是极其重要的一类数据类型。在宏观经济的研
究中,面板数据模型被广泛地应用于汇率决定理论、跨国经济增长收敛理论的检
验、产业结构的分析、技术创新的研究等领域;在微观经济的研究中,面板数据模
型被大量地应用于企业成本分析、就业、家庭消费等领域。
随着面板数据模型在经济领域的广泛应用,传统面板数据分析方法的某些局
限性也逐渐凸显出来。首先,面板数据模型通常假定误差项服从正态分布,而实际
数据很难满足这种假定,利用传统方法得到的估计可能是有偏的甚至是无效的。
其次,在数据的收集过程中,常常会由于人为因素或其他因素导致数据受到
污染,即出现不合理的异常值,这样利用传统方法得到的估计与真实值可能存在
较大的偏差,用这种有偏的估计结果分析经济问题会得出不合理的结论。针对这
些局限性,中外学者们做了大量的工作,如构造面板数据模型的稳健估计以及研
究面板数据的分位数回归模型,然而,这些方法仍存在一些不足。
首先,针对面板数据模型的稳健估计通常是利用 Huber 损失函数降低异常值
影响,这样有两个缺点:一是稳健性不高,二是有效性较低,即估计的方差较大;其
次,若面板数据的分位数回归模型中存在内生性,现有的工具变量方法计算复杂
且需要估计大量的冗余参数。论文基于面板数据均值回归模型提出了一种更加稳
健有效的估计方法(ELS-EL),并将此方法推广到复杂的面板数据模型如广义线性
模型、部分线性模型中;此外,本文基于面板数据的分位数回归模型提出了一种两
阶段的工具变量方法(2S-IVFEQR),降低了计算复杂度,并将新方法推广到动态面
板数据的分位数回归模型中。
论文的主体框架分为七个章节。第一章,介绍了论文的研究背景、研究意义,