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伊凡·萨文;彼得·温克

动态面板数据模型选择的启发式优化方法：在俄罗斯创新绩效中的应用。 （英语） Zbl 1242.91154号

计算。经济。 39，第4期，337-363（2012）.
摘要：创新，无论是激进的新产品还是技术改进，都被广泛认为是经济增长的关键因素。确定触发创新活动的因素是经济理论和实证分析的主要关注点。由于假设的数量很大，模型选择过程成为实证实施的关键部分。由于未观察到的异质性和回归变量的可能内生性，问题变得更加复杂。利用模型选择问题固有的离散性，提出了一种新的有效解决方案，即应用优化启发式。该方法在对数线性动态面板数据模型的框架内应用于俄罗斯区域数据。为了说明该方法的性能，我们还报告了蒙特卡洛模拟的结果。

引用于1文件

MSC公司：

91B74号 真实系统的经济模型（例如电力市场等）
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

创新;动态面板数据;GMM公司;型号选择;阈值接受;遗传算法

软件：

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\textit{I.Savin}和\textit{P.Winker}，计算。经济。39，第4号，337--363（2012；Zbl 1242.91154）
全文： 内政部 链接

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