10.12011/1000-6788-2018-1997-10
具有内生性的随机变系数模型的PLS估计
在随机变系数模型中,自变量很可能与系数方程中的随机斜率相关,从而引起内生性问题.这样的内生性同样会导致标准的OLS (ordinary least squares)估计量有偏且非一致.本文通过非参方法来解决这种内生性问题.首先设定此种相关性为一个未知方程,将其直接加入模型,再利用PLS (profile least squares)方法进行估计.在给出确定性参数的渐近性质后,本文比较了PLS和OLS估计量的有限样本性质.Monte Carlo结果显示,一般而言,PLS方法都优于OLS方法.最后,本文以社会经济地位对学生成绩的影响为例,考察了PLS和OLS估计值的区别.
内生性、非参方法、随机变系数模型、profile最小二乘(PLS)估计
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F064.1(经济学分支科学)
国家自然科学基金面上项目71773012,71171035;国家社会科学基金青年项目13CJY010;国家自然科学基金青年项目71603042
2019-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
829-838
