胡应尧;肖继良 短期半参数删失动态面板数据模型的识别与估计。 （英语） Zbl 07565932号 经济。J。 21，第1号，55-85（2018）. 摘要：本文提出了一种短时间截尾动态面板数据模型的半参数识别和估计方法，该模型具有两个周期的平均部分效应。该方法将删失动态面板数据模型的半参数规范化转化为可观测值分布函数的参数族，而不需要指定初始条件的分布。然后在标准的最大似然估计框架下对删失动态面板数据模型进行全局辨识，辨识假设与删失的动态面板数据所对应的已知参数分布函数族的完备性有关。动态tobit模型和两部分动态回归模型满足关键假设。我们提出了一种筛子极大似然估计量，并利用蒙特卡罗分析研究了这些基于筛子的估计量的有限样本性质。我们使用医疗支出小组调查的实证应用表明，在控制了过去的医疗支出后，当个人收入增加时，他们会消费更多的医疗保健。 理学硕士： 62至XX 统计 关键词：动态tobit模型;初始条件;非线性动态面板数据模型;两部分动态回归模型;未观察到的协变量;未观察到的异质性 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Hu}和\textit{J.-L.Shiu}，经济学。J.21，No.1，55--85（2018；Zbl 07565932） 全文： 内政部