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面板数据这种多维数据是如今统计学国际前沿和热点研究领域。对这种数据模型的传统研究多集中在固定效应和随机效应单独存在的情况,且经典Panel Data模型研究中一直存在着固定效应与随机效应的判断与争论问题,这种模型设定形式的不准确常常导致模型参数估计的无效性。本文提出建立一种新的同时囊括随机与固定两种效应的误差成分模型,并针对其中一种较完整的双向分类混合模型——同时具有时间和个体随机效应以及具有固定效应和测量误差的典型混合线性模型,研究设计了其一种新的参数估计方法,谱分解估计(SDE)。这不仅是对传统模型结构更科学的改进,同时是针对这种新的模型结构在估计方法上的改进。