非等间隔动态面板数据模型:基于半差分的估计方法和应用
2014-01-15分类号:F224;F249.2
【部门】北京大学光华管理学院
【摘要】传统的估计方法并不适用于非等间隔动态面板数据模型,本文在总结已有文献的面板、非线性最小二乘和最短距离估计量的基础上,进一步提出了基于半差分方法的估计量以改进估计精度,与此同时着重强调了缺失观测期中遗漏变量的问题。蒙特卡洛模拟试验了这些估计量在有限样本中的表现,发现半差分估计量的精度最高,尤其是在考虑遗漏变量的情况下。本文将新得到的半差分估计用于中国劳动收入过程的研究中,实证结果表明,中国居民的劳动收入差距在拉大,并且劳动收入对收入冲击更加敏感。
【关键词】非等间隔动态面板数据模型 半差分方法 缺失观测期的遗漏变量 劳动收入过程
【基金】
【所属期刊栏目】统计研究
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