带异质线性趋势的动态二元选择面板模型估计  

Estimation For Dynamic Binary Choice Panel Models with Heterogeneous Linear Trends

作　　者：韩本三[1] 黎伟[1,2] 唐晓彬[3] 

机构地区：[1]西南财经大学经济数学学院 [2]西南财经大学经济信息学院 [3]对外经济贸易大学统计学院

出　　处：《统计研究》2015年第1期102-109,共8页Statistical Research

基　　金：国家自然科学基金项目"截面相关与非球性扰动条件下平稳与非平稳面板数据线性建模技术研究"(编号:71071130);国家自然科学基金项目"衍生证券的熵定价方法研究--基于衍生证券市场的有效信息"(编号:71301132);对外经济贸易大学学科建设专项经费"新形势下中国对亚非拉与中东地区的贸易扩张及对我国经济增加的贡献研究"(编号:XK2014127)的资助

摘　　要：本文提出了带异质线性趋势的动态二元面板模型的极大似然偏误纠正估计量和近似条件Logit估计量,给出了通常极大似然估计量偏误的解析形式,并提供了相应的估计方法。小样本实验表明,近似条件似然函数可以很好地消除异质性参数的影响,而偏误纠正估计量可以显著地修正极大似然估计量的偏误。最后将本文提出的方法应用到现金红利支付模型。This article proposes bias correction estimators of MLE and approximate conditional logit estimators for dynamic binary choice models with heterogeneous linear trends. We obtain the analytical bias form of ordinary MLE and show how to estimate the bias. Small sample experiments show that approximate conditional likelihood function can eliminate the affects of heterogeneous parameters greatly, and the bias correction estimators can significantly reduce the bias of MLE. Finally these methods are applied to estimate the model of cash dividends payment.

关 键 词：二元选择 动态模型 线性趋势 偏误纠正 条件Logit估计 

分 类 号：F222.3[经济管理—国民经济]