部分线性面板数据模型中个体效应的Bootstrap Hausman检验

摘要：

对于面板数据模型而言,为了提高估计和预报的精度,区分个体固定效应和个体随机效应非常重要.针对部分线性面板数据模型,在小样本下采用参数Hausman检验方法来识别模型中的个体效应,并通过Bootstrap抽样方法求得统计量的上分位点进而构造假设检验的拒绝域.模拟结果显示,此检验的稳健性和可靠性比现有的非参数检验高,且在计算量和计算时间上有较大优势.

关键词：Bootstrap抽样、参数Hausman检验、面板数据模型、固定效应、随机效应

所属期刊栏目：43

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金11301021

在线出版日期：2016-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：122-127