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似无关回归模型及其应用研究

陈永伟  
【摘要】: 经典的似无关回归模型是指系统中的每个方程从表面上看起来是互不相关的,但是方程间扰动项的同期相关性却把各个方程紧密地联系在一起,其核心是通过利用样本信息和方程间扰动项的方差协方差矩阵的结构,来有效提高单方程OLS估计的精度,这即是GLS估计的思想。但是,GLS估计量的性质必须依赖于回归方程中解释变量的平稳性,如果解释变量是非平稳的并且具有内生性,那么GLS估计量将是有偏的,且服从非标准的极限分布。因此,我们首先必须检验系统中变量的平稳性与协整性。然而,由于现有的面板单位根和面板协整检验主要依赖于横截面相互独立的假定,对于横截面相关的情况则研究较少,因此,如何将似无关回归模型的思想应用于面板单位根与面板协整检验,使之包含横截面相关的情况则构成了这一方向的前沿问题。相应地,在SUR回归模型中,如何将平稳变量扩展为非平稳变量,进而将SUR模型扩展为似无关动态协整模型,也就构成了这一方向的另一前沿问题。如Mark et al(2005)等提出了似无关动态协整模型的思想及其估计方法,以此来消除解释变量的内生性影响,并获得了一个标准的渐近分布。 但是,在有限样本下,我们通过蒙特卡罗仿真发现,依据渐近理论所做的假设检验通常存在较为严重的水平扭曲现象,因此本文首先建议应用自举法来获得检验统计量的临界值,然后由此来形成可靠的检验结论。进一步,本文将SUR的回归思想应用于横截面相关的面板单位根和面板协整检验。由于目前大多数面板单位根检验在拒绝原假设时,所能得出的结论要么是所有截面均为单位根过程,要么是所有截面均为平稳过程,虽然Breuer et al(2001)建立的SUR-ADF型检验可以有效区分平稳与非平稳序列,但却容易受面板成员选择的影响,因此本文建议应用快速双自举的抽样方法,通过对SUR-ADF统计量计算双p值来提高该检验的稳健性。对于横截面相关的面板协整检验,本文建议按照传统EG两步法的思想,首先对模型进行面板协整的SUR估计,然后对残差进行面板单位根检验,如果我们不能拒绝面板平稳的原假设,即表明原方程为面板协整模型。 在实证应用方面,本文主要结合上述理论研究成果,将应用集中于对中国股市、区域资本流动性、环境质量对医疗支出影响的考察。本文将经典的似无关回归模型应用于考察股市收益与波动的相互关系,结果发现股票价格下降导致收益波动增加,股市收益与波动之间存在负向关系,即杠杆效应。在区域资本流动方面,考虑到地区之间的相关性与储蓄变量的内生性,本文应用似无关动态协整模型进行研究,发现我国东部为资本净流入区,资本的长期流入使得投资收益下降,还债能力降低;中部地区的储蓄基本上转化为本地区的投资,资本流动仅限于区域内部;西部为资本净流出地区,资本的流出导致了该地区长期经济增长缓慢。作为面板协整应用的一个例子,本文考察环境质量对医疗支出的影响情况,结果表明环境质量对医疗支出影响的长期弹性为正,说明环境污染的加剧导致人们健康状况的恶化,从而促进了医疗支出的增长。但是,从短期来看,环境质量对医疗支出的影响并不显著,这一结果解释了有些地方政府出于政绩考核的需要,在短期内会以牺牲环境为代价来换取经济的暂时发展,由此说明了做好环境保护工作的艰巨性与紧迫性。 本文从最经典的似无关回归模型出发,分理论和实证两个方面论述了该模型及其扩展形式在现实研究中的应用。由于SUR模型考虑了各个截面之间的潜在相关性,并且具有简单的一般化形式,因而它构成了计量经济学理论的基础,也突显了本文研究的现实意义。


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