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基于關(guān)系聚類(lèi)的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型及其應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2018-03-29 04:02

  本文選題:內(nèi)距離 切入點(diǎn):外距離 出處:《統(tǒng)計(jì)與信息論壇》2015年03期


【摘要】:運(yùn)用面板數(shù)據(jù)建模分析時(shí),在考慮截面異質(zhì)性的情形下存在參數(shù)過(guò)多的問(wèn)題。提出一種基于面板數(shù)據(jù)關(guān)系結(jié)構(gòu)的聚類(lèi)方法,能有效解決模型估計(jì)時(shí)參數(shù)過(guò)多的問(wèn)題;提出內(nèi)距離與外距離概念,有效解決了聚類(lèi)分析時(shí)定量確定分類(lèi)數(shù)的問(wèn)題。將此方法運(yùn)用于動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的建模分析,統(tǒng)計(jì)模擬結(jié)果顯示有較好的小樣本性質(zhì);诶碚撃P,采用中國(guó)1996-2012年的省級(jí)面板數(shù)據(jù),實(shí)證分析了金融發(fā)展對(duì)房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動(dòng)態(tài)影響,分析效果與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較吻合,證明該方法有較好的應(yīng)用性。
[Abstract]:In the case of cross-section heterogeneity, there are too many parameters in panel data modeling and analysis. A clustering method based on panel data relational structure is proposed, which can effectively solve the problem of excessive parameters in model estimation. The concept of internal distance and outer distance is put forward, which effectively solves the problem of quantitative determination of classification number in cluster analysis. This method is applied to modeling and analyzing dynamic panel data. The statistical simulation results show that there are good small sample properties. Based on the provincial panel data from 1996 to 2012 in China, this paper empirically analyzes the dynamic influence of financial development on the development of real estate industry. The analysis results are in good agreement with the actual economic development, which proves that this method has good application.
【作者單位】: 重慶工商大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;西南財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目《半?yún)?shù)工具變量模型的統(tǒng)計(jì)方法、理論及其應(yīng)用》(11301569) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目《社會(huì)資本視角下西部地區(qū)農(nóng)民增收問(wèn)題研究》(12YJA630110) 重慶市社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目《社會(huì)資本視角下重慶市少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)民增收問(wèn)題研究》(2010YBJJ031) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目《面板數(shù)據(jù)三代單位根檢驗(yàn)對(duì)比研究及在金融分析中的應(yīng)用》(JBK1207015)
【分類(lèi)號(hào)】:F832.7;F299.27;F224

【參考文獻(xiàn)】

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5 黃s,

本文編號(hào):1679446


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