【摘 要】
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在进行非平稳面板数据的协整分析时,使用动态最小二乘法(DOLS)可以有效消除内生性问题,从而得到具有渐进正态分布的统计量。但在小样本条件下,由于可使用解释变量差分项的阶
【机 构】
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武汉科技学院经济管理学院,南京航空航天大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金“考虑影响因素交互作用和能源回弹效应的能效政策分析模型”(70873058)资助项目
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在进行非平稳面板数据的协整分析时,使用动态最小二乘法(DOLS)可以有效消除内生性问题,从而得到具有渐进正态分布的统计量。但在小样本条件下,由于可使用解释变量差分项的阶数有限,导致模型中均衡误差项的序列相关,使得DOLS统计量出现严重的检验水平畸变。为此,本文将单一时间序列的动态广义最小二乘法(DGLS)应用于非平稳的同质面板数据模型。在序贯极限分布的条件下,DGLS统计量仍具有正态的条件极限分布。而仿真实验表明,对于非平稳的同质面板数据模型,即使在均衡误差项存在高序列相关的条件下,DGLS统计量仍具有较好的小样本性质。
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