【摘 要】
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研究目标:在许多工具变量尤其是弱工具变量的情况下,为了减少传统2SLS的有限样本偏差,本文基于主成分思想提出新的PC-2SLS参数估计方法,并探讨其适用性.研究方法:从理论上分
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研究目标:在许多工具变量尤其是弱工具变量的情况下,为了减少传统2SLS的有限样本偏差,本文基于主成分思想提出新的PC-2SLS参数估计方法,并探讨其适用性.研究方法:从理论上分析新方法满足一致性和渐近有效性的条件,并通过一系列的蒙特卡罗模拟揭示其有限样本性质.研究发现:新方法明显降低参数估计的偏差,但同时具有比传统2SLS法更大的方差;在许多弱工具变量情况下新方法表现稳健,且比Bai和Ng (2010)的因子分析法具有明显优势;能有效减少附带参数问题所带来的影响,更能获得拟合值(X)的一致估计.研究创新:将主成分思想应用于工具变量集,减少了工具变量的维数,能降低参数估计的偏差.研究价值:通过主成分分析法构建了一个比传统2SLS估计具有明显优势的参数估计方法.
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