动态因子模型的广义矩估计(GMM)及其统计性质研究  

Research on GMM Estimation and Their Statistic Properties for Dynamic Factor Models

作　　者：白强 白仲林[2,3] Bai Qiang Bai Zhonglin

机构地区：[1]山西财经大学统计学院 [2]天津财经大学 [3]中国数量经济学会

出　　处：《统计研究》2017年第10期119-128,共10页Statistical Research

基　　金：国家自然科学基金项目"具有Markov体制转换的动态因子模型建模方法及其应用研究"(71271142)资助

摘　　要：对于一类存在截面相关性的动态因子模型,本文首次分别提出了动态因子向量和因子载荷矩阵的广义矩估计方法(GMM),该方法是对传统频域分析方法的补充;其次,分别研究了模型参数广义矩估计量的渐近性质和有限样本性质。研究发现,在适当的条件下,动态因子及其因子载荷矩阵的GMM估计不仅是具有渐近正态分布的一致估计,而且具有良好的有限样本性质。最后,本文利用动态因子模型对我国6大类上市公司盈利能力增长性的共同驱动因素及其差异性进行了实证分析。The paper first presents the generalized method of moment estimation of the dynamic factors vector and the factor loadings matrix for a class dynamic factor models when the idiosyncratic components are cross-sectional correlation. It is the complementary to the existing estimates method. It also respectively studies the asymptotic properties and finite sample of GMM estimators for model parameters. It shows that the GMM estimators of parameters are consistency and the asymptotic normal distribution under the appropriate conditions. Finally,it uses dynamic factor models to detect common forces factors which leading firm profitability growing and their differneces for six categories listed companies in China.

关 键 词：动态因子模型 广义矩估计 一致性 渐近正态分布 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]