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面板数据空间误差分量模型的GMM估计及其应用
  • ISSN号:1002-1566
  • 期刊名称:数理统计与管理
  • 时间:2013.1.1
  • 页码:68-80
  • 分类:F224.9[经济管理—国民经济] O212[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]华南理工大学经济与贸易学院,广东广州510006, [2]波特兰州立大学经济系,波特兰97207,美国
  • 相关基金:本文研究受国家自然科学基金(71071060)资助.
  • 相关项目:面板数据空间误差分量模型估计方法研究
中文摘要:

本文研究面板数据空间误差分量模型(Spatial Error Components Model,SEC)的估计方法。为克服极大似然法在SEC模型估计中运算的困难,本文提出基于广义矩估计的可行广义最小二乘法(GMM—GLS),证明了估计量的一致性及有限样本下的有效性;并应用此模型,研究2000—2007年中国30个省(西藏除外)的物质资本存量、人力资本存量及能源消耗对实际GDP的影响,结果表明,采用SEC模型所得估计结果更为符合经济现实。

英文摘要:

Given the computational difficulties of the maximum likelihood estimation for spatial error components (SEC) model, in this paper, we study and prove the consistency properties and effectiveness under finite sample of several moment-based generalized least squares (GMM-GLS) estimation methods. As an application of the SEC model, we estimate GDP output production function with China provincial panel data from 2000 to 2007. We found that the results of the SEC model are more realistic than those of previous findings in the literature using other estimation techniques.

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期刊信息
  • 《数理统计与管理》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国现场统计研究会
  • 主编:程维虎
  • 地址:中国科学院应用教学所内
  • 邮编:100190
  • 邮箱:sltj@amt.ac.cn
  • 电话:010-62651341
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-1566
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2242/O1
  • 邮发代号:82-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:13661