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動態面板結構方程-有限信息極大似然方法 版權信息
- ISBN：9787504975782
- 條形碼：9787504975782 ; 978-7-5049-7578-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
動態面板結構方程-有限信息極大似然方法 本書特色
《動態面板結構方程:有限信息極大似然方法》主要內容包括分塊刀切法liml估計效果的模擬；分塊刀切法liml估計量的經驗分布；分塊刀切法對liml估計量分布的影響；現有的liml估計結果檢驗的方法；現有方法引入dpsem需要解決的問題等。
動態面板結構方程-有限信息極大似然方法 內容簡介
《動態面板結構方程：有限信息極大似然方法》主要內容包括：國內的研究現狀、研究的基本思路和方法、研究的創新點和主要框架、模型估計需要的假設條件、模型估計需要解決的問題、0FS形式中變量的內生性、單方程估計的靈活性、工具變量的選擇及其弱外生性的影響、LIML估計引進需要解決的問題等。
動態面板結構方程-有限信息極大似然方法 目錄
第1章導論
1.1研究背景和意義
1.2國內外相關文獻綜述
1.2.1國外的研究現狀
1.2.2國內的研究現狀
1.3研究的基本思路和方法
1.4研究的創新點和主要框架
第2章模型估計的基本問題
2.1模型的基本形式
2.1.1動態面板結構方程模型（dpsem）
2.1.2模型的可觀測形式和識別條件
2.1.3模型估計需要的假設條件
2.2模型估計需要解決的問題
2.2.1 0fs形式中變量的內生性
2.2.2大量工具變量的弱外生性
2.2.3個體效應的過濾
2.2.4模型誤差項的序列相關
2.3現有估計方法及問題
2.3.1廣義工具變量估計
2.3.2全信息*大似然估計
第3章有限信息*大似然（liml）估計引進的探討
3.1 liml估計引進的思路和依據
3.1.1單方程估計的靈活性
3.1.2工具變量的選擇及其弱外生性的影響
3.2 liml估計引進需要解決的問題
3.2.1個體效應的過濾
3.2.2工具變量的選取
3.2.3誤差項的低階序列相關的處理
3.3 liml估計量的推導和計算
3.3.1方程系數的liml估計量
3.3.2誤差方差的liml估計量
3.4方程系數的liml估計量漸近性質的證明
3.4.1系數估計量的一致性
3.4.2特殊設定下系數估計量的漸近正態性
3.5 liml估計效果的模擬
3.5.1具體模型和模擬樣本的產生
3.5.2系數估計量的收斂性
3.5.3 liml的估計量的有限分布
第4章有限信息*大似然估計量方差計算的討論
4.1方差計算的重要性和存在的問題
4.2解決方差計算的思路和根據
4.3方差計算的方法
4.3.1分塊刀切法
4.3.2參數自助法
4.4分塊刀切法liml估計效果的模擬
4.4.1分塊刀切法liml估計量的經驗分布
4.4.2分塊刀切法對liml估計量分布的影響
第5章有限信息*大似然估計結果檢驗方法的探討
5.1現有的liml估計結果檢驗的方法
5.2現有方法引入dpsem需要解決的問題
5.3合適檢驗統計量的構造
5.3.1調整的anderson rubin檢驗
5.3.2調整的k檢驗
5.3.3調整的條件似然比檢驗
5.3.4密集計算估針的z檢驗
5.4 liml估計結果檢驗的蒙特卡羅模擬
5.4.1分塊刀切法的2檢驗統計量零假設的標準分布
5.4.2幾種檢驗方法勢的比較分析
第6章研究結論和有待進一步解決的問題
6.1 dpsem的liml估計的優勢
6.1.1估計量的有限樣本性質
6.1.2估計結果檢驗的建立
6.2 liml估計有待進一步解決的問題
6.2.1 liml估計的局限性
6.2.2模型誤差序列相關下估計量的漸近方差
6.3相關課題進一步研究的方向
參考文獻
后記
1.1研究背景和意義
1.2國內外相關文獻綜述
1.2.1國外的研究現狀
1.2.2國內的研究現狀
1.3研究的基本思路和方法
1.4研究的創新點和主要框架
第2章模型估計的基本問題
2.1模型的基本形式
2.1.1動態面板結構方程模型（dpsem）
2.1.2模型的可觀測形式和識別條件
2.1.3模型估計需要的假設條件
2.2模型估計需要解決的問題
2.2.1 0fs形式中變量的內生性
2.2.2大量工具變量的弱外生性
2.2.3個體效應的過濾
2.2.4模型誤差項的序列相關
2.3現有估計方法及問題
2.3.1廣義工具變量估計
2.3.2全信息*大似然估計
第3章有限信息*大似然（liml）估計引進的探討
3.1 liml估計引進的思路和依據
3.1.1單方程估計的靈活性
3.1.2工具變量的選擇及其弱外生性的影響
3.2 liml估計引進需要解決的問題
3.2.1個體效應的過濾
3.2.2工具變量的選取
3.2.3誤差項的低階序列相關的處理
3.3 liml估計量的推導和計算
3.3.1方程系數的liml估計量
3.3.2誤差方差的liml估計量
3.4方程系數的liml估計量漸近性質的證明
3.4.1系數估計量的一致性
3.4.2特殊設定下系數估計量的漸近正態性
3.5 liml估計效果的模擬
3.5.1具體模型和模擬樣本的產生
3.5.2系數估計量的收斂性
3.5.3 liml的估計量的有限分布
第4章有限信息*大似然估計量方差計算的討論
4.1方差計算的重要性和存在的問題
4.2解決方差計算的思路和根據
4.3方差計算的方法
4.3.1分塊刀切法
4.3.2參數自助法
4.4分塊刀切法liml估計效果的模擬
4.4.1分塊刀切法liml估計量的經驗分布
4.4.2分塊刀切法對liml估計量分布的影響
第5章有限信息*大似然估計結果檢驗方法的探討
5.1現有的liml估計結果檢驗的方法
5.2現有方法引入dpsem需要解決的問題
5.3合適檢驗統計量的構造
5.3.1調整的anderson rubin檢驗
5.3.2調整的k檢驗
5.3.3調整的條件似然比檢驗
5.3.4密集計算估針的z檢驗
5.4 liml估計結果檢驗的蒙特卡羅模擬
5.4.1分塊刀切法的2檢驗統計量零假設的標準分布
5.4.2幾種檢驗方法勢的比較分析
第6章研究結論和有待進一步解決的問題
6.1 dpsem的liml估計的優勢
6.1.1估計量的有限樣本性質
6.1.2估計結果檢驗的建立
6.2 liml估計有待進一步解決的問題
6.2.1 liml估計的局限性
6.2.2模型誤差序列相關下估計量的漸近方差
6.3相關課題進一步研究的方向
參考文獻
后記
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