基于Pairwise惩罚方法的面板数据模型结构变点估计
Jouranl of Applied Statistics and Management（2020）
Abstract
面板数据模型在经济、生物、统计等领域有着广泛的应用.经典的面板数据模型假设解释变量系数不随时间变化.然而在现实中,解释变量系数可能会因多种因素的影响而存在多重未知的结构变点.本文假设交互固定效应面板数据模型中含有多重未知的结构变点.研究发现通过Pairwise惩罚的参数估计方法在目标函数中增加对相邻时间解释变量系数的惩罚项,能够同时进行参数估计和结构变点诊断.蒙特卡洛模拟结果显示,不管是否存在同方差假设,该方法估计的解释变量系数均偏差较小且结构变点诊断错误率低.
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