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分层交叉因子面板模型的GPCA算法及多维政策冲击的动态识别
1
作者
黎娇龙
杨继生
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2022年第2期130-148,共19页
微观经济个体通常受到多层次、多维度政策环境冲击的持续性影响,而分层交叉因子面板模型是识别其动态效应的有效工具。本文通过交叉因子的属性重组,将交叉因子转换为平行因子,建立了分层交叉因子面板模型的识别机制及重组主成分分析(GP...
微观经济个体通常受到多层次、多维度政策环境冲击的持续性影响,而分层交叉因子面板模型是识别其动态效应的有效工具。本文通过交叉因子的属性重组,将交叉因子转换为平行因子,建立了分层交叉因子面板模型的识别机制及重组主成分分析(GPCA)算法。蒙特卡洛仿真实验表明,GPCA估计量具有良好的有限样本性质和因子识别能力,比Li和Yang(2018)的CPCA估计量收敛速度更快。将其应用于识别我国制造企业投资多维政策环境冲击的动态效应,发现宏观投资环境冲击具有明显的下行趋势,行业投资冲击和区域投资冲击均具有显著的时变性和趋势性波动特征。本文为识别多层多维政策环境冲击的动态效应提供了新的有效方法。
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关键词
分层因子
交叉因子
gpca
算法
多维政策环境冲击
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职称材料
题名
分层交叉因子面板模型的GPCA算法及多维政策冲击的动态识别
1
作者
黎娇龙
杨继生
机构
中南财经政法大学统计与数学学院
华中科技大学经济学院
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2022年第2期130-148,共19页
基金
国家自然科学基金青年项目“面板数据模型分层交叉因子结构的识别及其对民营经济政策环境评估的应用”(72003197)
国家社会科学基金后期资助项目“分层因子交互效应面板模型及其对民营制造企业外部约束的应用分析”(20FYB012)
+1 种基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目“分层交叉因子面板模型与多层次多维度政策效应评估研究”(20YJC790058)
国家自然科学基金面上项目“交互效应面板分位数回归及对实体经济企业行为的应用研究”(71773032)。
文摘
微观经济个体通常受到多层次、多维度政策环境冲击的持续性影响,而分层交叉因子面板模型是识别其动态效应的有效工具。本文通过交叉因子的属性重组,将交叉因子转换为平行因子,建立了分层交叉因子面板模型的识别机制及重组主成分分析(GPCA)算法。蒙特卡洛仿真实验表明,GPCA估计量具有良好的有限样本性质和因子识别能力,比Li和Yang(2018)的CPCA估计量收敛速度更快。将其应用于识别我国制造企业投资多维政策环境冲击的动态效应,发现宏观投资环境冲击具有明显的下行趋势,行业投资冲击和区域投资冲击均具有显著的时变性和趋势性波动特征。本文为识别多层多维政策环境冲击的动态效应提供了新的有效方法。
关键词
分层因子
交叉因子
gpca
算法
多维政策环境冲击
Keywords
Multilevel
Factors
Crossed
Factors
gpca
algorithm
Multi-dimensional
Policy
Shocks
分类号
F064.1 [经济管理—政治经济学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分层交叉因子面板模型的GPCA算法及多维政策冲击的动态识别
黎娇龙
杨继生
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2022
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参考文献
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