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高维广义因子模型的最大似然估计和推断及其在因子增强回归中的应用

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  • 王法

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本文重新建立了Bai（2003）和Bai和Ng（2006）关于广义因子模型的主要结果，其中N（受试者数量）和T（时段数量）的相对大小条件稍强。在考虑线性、Logit、Probit、Tobit、Poisson和其他一些单指标非线性模型的温和条件下，建立了估计因子空间和载荷空间的收敛速度以及估计因子和载荷的渐近正态性。概率密度/质量函数可以随主题和时间变化，因此也可以使用混合模型。对于因子增强回归，当用非线性/混合数据估计的因子作为真实因子的代理时，本文建立了参数估计、条件均值和预测的极限分布。

建议引用

  • 王发，2022。"高维广义因子模型的最大似然估计和推断及其在因子增强回归中的应用,"计量经济学杂志爱思唯尔，第229（1）卷，第180-200页。
    • 手柄：RePEc:eee:econom:v:229:y:2022:i:1:p:180-200
    内政部：10.1016/j.jeconom.2020.11.002
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引用人：

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    1. 王发，2017。"高维非线性因子模型的最大似然估计和推断及其在因子增强回归中的应用,"MPRA纸93484，德国慕尼黑大学图书馆，2019年5月19日修订。
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