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帕特里克·加利亚迪尼;克里斯蒂安·古里埃鲁克斯

在非线性时间序列和面板模型中通过拉普拉斯变换进行识别，并具有未观察到的随机动态效应。 （英语） Zbl 1452.62908号

《经济学杂志》。 208，编号2613-637（2019）.
摘要：我们考虑时间序列和面板数据的非线性参数和半参数模型，包括未观察到的动态效应。这些回归模型对于滞后的内生变量和未观察到的动态效应具有仿射规范。我们基于适当的拉普拉斯变换导出条件矩限制。我们展示了如何部署这些非线性力矩限制来识别仿射回归模型的参数，以及未观察到的影响的参数或非参数分布。这种方法适用于研究宏观经济和金融应用中遇到的（非线性）潜在因素模型以及具有随机时间效应的面板模型中的识别。

引用于1文件

理学硕士：

第62页第20页 统计学在经济学中的应用
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型

关键词：

半参数辨识;非线性因素模型;条件力矩限制;交叉差分;计数面板数据
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Gagliardini}和\textit{C.Gouriéroux}，J.Econom。208，编号2613-637（2019；兹bl 1452.62908）
全文： 内政部

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