摘要: 随着大数据时代的来临和统计制度的完善,宏观金融领域越来越倾向于使用大维面板数据进行经验性研究,而大维面板数据模型理论研究已成为现代计量经济学理论研究的一个热点。本文主要进行非平稳大维面板数据离散选择模型的渐近理论研究。主要研究发现,在真实回归参数值为0假设前提下,极大似然估计量具有一致性并且渐近服从正态分布;传统显著性检验Wald统计量渐近服从卡方分布,卡方分布表依然有效。
徐鹏等. 非平稳面板数据离散选择模型的Wald统计量研究[J]. 统计研究, 2016, 33(5): 87-94.
Xu Peng et.al. Wald Statistic in Discrete Choice Model with Nonstationary Panels[J]. Statistical Research, 2016, 33(5): 87-94.