【摘 要】
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考虑具有选择条件的动态面板数据模型在实际应用中有很重要的意义。它将获取数据的非随机缺失因素加入到模型中,可以使模型的适用范围更广,增加了估计的精度和准确度。本文介
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考虑具有选择条件的动态面板数据模型在实际应用中有很重要的意义。它将获取数据的非随机缺失因素加入到模型中,可以使模型的适用范围更广,增加了估计的精度和准确度。本文介绍了wooldrige (2013)年提出的关于具有选择条件模型的两个想法比较自然、计算也相对简单的方法——两步NLS估计和两步GMM估计。这两个方法没有应用差分这一经典思想,而是利用依赖变量的初始条件,这避免了以前以差分为前提的估计方法在应用中出现的弱工具变量问题。最后本文针对带有解释变量的模型和不带有解释变量的模型两种情况,利用Monte Carlo方法进行模型比较,对用随机模拟产生的同一组数据,分不考虑样本选择因素和考虑样本选择的因素两种情况,应用六种方法进行估计,并对这六种方法进行分析比较。
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