带固定效应半变系数面板数据模型的约束估计

摘要

研究了带固定效应的半变系数面板数据模型在线性约束下的统计推断问题。该模型利用固定效应控制个体间时不变差异，同时通过变系数函数捕捉协变量与响应变量非线性关联，克服了传统参数模型灵活性不足与非参数模型“维数灾祸”的局限，并为经济结构假设、政策干预条件等实际常见的约束提供理论支持。研究首先基于约束Profile最小二乘法构建参数和非参数光滑系数函数的无约束估计量；其次，通过引入个体虚拟变量分离固定效应，消除其对被解释变量的影响；最后，结合线性约束条件，利用拉格朗日乘子法构造出参数、非参数函数及误差方差的约束估计量。在正则条件下，严格证明了这三个约束估计量均具渐近正态性。蒙特卡洛模拟表明：有限样本下约束估计显著提升了参数估计精度，且当固定效应与协变量相关性增强时，其稳健性优势更为显著。

关键词

半变系数面板数据模型 / 约束条件 / Profile最小二乘法 / 固定效应

基金资助

国家社会科学基金(18BTJ034)