湖南大学金统院李海奇教授团队研究成果在计量经济学国际顶刊发表

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文章导读
当经济数据突然“变脸”,传统模型为何总抓瞎?湖南大学李海奇教授团队在计量经济学顶刊《Journal of Econometrics》重磅突破:首创PGMM-CCEX方法,精准捕捉空间面板数据中的多重结构突变!它巧妙融合惩罚广义矩估计与因子近似,一举破解内生性难题,不仅能自动识别未知突变时点,更通过整合无变化区间样本提升估计效率。实证揭示全球经济增长背后隐藏的时变密码——关键变量影响随时间动态演变。掌握这套工具,让你的实证分析告别静态陷阱,直击经济真相的核心脉动。
— 内容由好学术AI分析文章内容生成,仅供参考。

近日,金融与统计学院李海奇教授及博士生戴思琪在计量经济学领域取得研究进展,题为“Shrinkage estimation of spatial panel data models with multiplestructural breaks and a multifactor error structure”的研究成果在计量经济学国际顶尖期刊Journal of Econometrics发表。

空间面板数据模型已经在经济学实证研究中得到广泛应用,但传统空间面板数据模型未能考虑到现实中广泛存在的结构变化。因此,该研究首先提出了一类具有多重结构突变与多重因子误差结构的空间面板数据模型,进而提出了一种新颖的基于共同相关效应的惩罚广义矩估计(Penalized GMM with Common Correlated Effects, PGMM-CCEX)方法来估计此类模型。PGMM-CCEX方法能够处理空间相关性和交互效应所带来的复杂内生性问题,并有效识别空间滞后项与解释变量系数在多个未知时点的结构性变化。

该研究利用模型解释变量的截面均值作为因子近似(CCEX),通过对解释变量的(高阶)空间滞后项进行去因子化处理,构建有效的内部工具变量(internal IV),进而建立带有自适应群组融合LASSO(adaptive group fused LASSO)惩罚的GMM目标函数,实现时点特异性参数估计与结构突变识别。在理论上,该研究首先建立了各时点PGMM-CCEX参数估计量的一致性,证明了突变点个数与位置估计的一致性;其次,该研究提出post -PGMM-CCEX估计量,通过整合参数未发生结构变化的区间内的样本提升估计效率,并推导出其渐近分布。蒙特卡洛模拟结果表明,PGMM-CCEX方法在结构变化检测精度和参数估计偏差方面均表现良好。最后,该研究将提出的新模型和估计方法应用于分析全球经济增长问题,揭示了关键经济变量对经济增长影响的时变特征,提供了更全面和动态的经济增长机制解读。

Journal of Econometrics期刊是计量经济学领域最受关注的国际顶尖期刊,是理论和应用计量经济学重要研究和高质量研究的展示平台。该期刊的发表范围包括经济研究中的识别、估计、检验、决策和预测的论文。

湖南大学金融与统计学院为论文第一完成单位,博士研究生戴思琪为论文第一作者,李海奇教授为论文通讯作者。该论文其他合作者为中国科学院大学和中国科学院预测科学研究中心洪永淼教授和英国南安普顿大学讲师郑超文博士(湖南大学金融与统计学院2015届本科毕业生、2018届硕士毕业生)。

湖南大学金统院李海奇教授团队研究成果在计量经济学国际顶刊发表

论文链接:https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2025.106082

来源:金统院

责任编辑:文亦佳

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