中国人民大学徐吉良：半参数非线性面板数据模型与相关随机效应估计

中国人民大学徐吉良在汉青经济与金融高级研究院作了一场题为“半参数非线性面板数据模型与相关随机效应估计”的讲座，汉青经济与金融高级研究院设经济学和金融学两个实验班，采取三年制硕士学习周期，旨在培养学术型与实用型并重的一流经济与金融人才。讲座的主要内容是：本文研究的识别和估计半参数非线性面板数据模型与相关的未观察到的效果。这是Mundlak型规格下图所示，未观察到的异质性的条件分布可以恢复通过傅立叶反演公式的手段。与条件分布相结合所提出的面板数据模型，我们可以构造观测的PDF文件的参数族，然后将参数向量是可识别的信息矩阵的负定性。根据识别的条件，我们提出了一个半参数两步最大似然估计是根ñ一致和渐近正常。估计器的有限样本属性通过MonteCarlo模拟研究。徐吉良，中国人民大学汉青经济与金融高级研究院副教授、经济系副主任，美国约翰霍普金斯大学经济学博士。曾在嘉义中正大学任教。研究领域为微观计量经济学，应用计量经济学，应用微观经济学，劳动经济学。在JournalofEconometrics,EconomicsLetters,JournalofAppliedStatistics,EconomicModelling,AppliedEconomics,等英文期刊发表高水平论文。Thispaperinvestigatesidentificationandestimationofsemiparametricnonlinearpaneldatamodelswithcorrelatedunobservedeffects.ItisshownundertheMundlak-typespecification,conditionaldistributionoftheunobservedheterogeneitycanberecoverybymeansofFourierinversionformula.Combiningtheproposedpaneldatamodelswiththeconditionaldistribution,wecanconstructaparametricfamilyofPDFsofobservablesandthentheparametervectorisidentifiablebythenegativedefinitenessoftheinformationmatrix.Basedontheidentificationcondition,weproposeasemiparametrictwo-stepmaximumlikelihoodestimatorwhichisrootnconsistentandasymptoticallynormal.Thefinite-samplepropertiesoftheestimatorareinvestigatedthroughMonteCarlosimulations.