解其昌,赖绍永

(1.山东工商学院经济学院,山东 烟台 264005;2.西南财经大学经济数学学院,四川 成都 611130)

1 预备知识

面板数据或纵向数据描述了跨越时间的个体信息,它包含截面和时间两个方向维度．对比单纯的时间序列数据或横截面数据来说,面板的双重维度不仅使其包含了每个个体更多的内容,而且有助于研究者发展更复杂的模型分析技术．随着面板数据可获得性的增长,面板数据的理论和应用研究变得越来越流行．关于参数面板数据模型的统计推断和计量分析,Hsiao[1]和 Baltagi[2]给出了详细的介绍和全面的回顾．

参数面板模型能够简明和清晰地描述出变量间的相互关系．然而,该类模型的最大缺陷就是需要很强的假设条件并且很容易产生模型错误设定的风险．如何弥补参数模型的这些不足,一个有效的备选方法就是引入非参数或半参数建模思想．本文就是基于这种思想,考虑下述非参数固定效应面板数据模型:

yij=αj+g(tij)+εij,i=1,…,n;

j=1,…,J<∞,

(1)

相比参数面板数据模型,非参数和半参数面板模型的研究还非常滞后．采用基于局部多项式近似的广义估计方程技术,Lin等[3]检验了非参数平行面板数据模型的渐近性质,但是他们没有给出估计量的收敛速度．Baltagi等[4]研究了随机误差服从独立同分布的半参数固定效应面板数据模型的估计,却没有考虑误差分布的异方差性．Su等[5]使用剖面似然法分析带有固定效应的半参数面板模型,推导出了非参函数的渐近正态性……