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    帶交互效應(yīng)的面板SVAR模型的估計(jì)

    2020-10-23 00:57:10葉小青
    關(guān)鍵詞:效應(yīng)模型

    葉小青

    (中南民族大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)院,武漢430074)

    面板SVAR模型不僅可測(cè)度內(nèi)生變量間的動(dòng)態(tài)影響機(jī)制,還能揭示即期關(guān)系,從而廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)金融等各領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)分析[1,2].例如各省通脹水平波動(dòng)的動(dòng)力來源分解、即期沖擊和長(zhǎng)期沖擊的效應(yīng)等,在對(duì)這些經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行分析時(shí),常常發(fā)現(xiàn)各省通脹水平還會(huì)受到利率、外匯儲(chǔ)備等外部因素的共同影響,這些因素是各省共同面對(duì)的,只隨時(shí)間變化,且各省對(duì)利率、外匯儲(chǔ)備的敏感程度存在差異.而傳統(tǒng)的面板SVAR模型無法測(cè)度個(gè)體對(duì)共同影響因素的效應(yīng)的差異性,因此需要在傳統(tǒng)面板SVAR模型中引入時(shí)間效應(yīng)與個(gè)體效應(yīng)的交互項(xiàng),研究帶交互效應(yīng)的面板SVAR模型就顯得尤為必要.

    現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)面板SVAR模型的理論與應(yīng)用研究較少,HOLTZ-EAKIN最早將時(shí)間序列VAR模型擴(kuò)展到面板數(shù)據(jù)模型,給出了基于工具變量的一致性估計(jì)量[3].BINDER對(duì)短面板VAR提出了差分GMM估計(jì)量[4].李娟偉和剛翠翠使用面板SVAR模型,從貿(mào)易增長(zhǎng)的角度研究了經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和效益的動(dòng)態(tài)影響機(jī)制[5].王小泳等基于1998~2009年1383家上市公司數(shù)據(jù),運(yùn)用面板SVAR模型研究了現(xiàn)金股利、投資效率和公司價(jià)值之間的關(guān)系[6].蘭曉霞運(yùn)用面板SVAR探討了信息資源與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)關(guān)系和協(xié)調(diào)問題[7].

    雖然學(xué)術(shù)界的相關(guān)研究成果對(duì)面板SVAR模型的研究進(jìn)程,具有積極的推動(dòng)作用,但是就研究?jī)?nèi)容來看,目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于面板SVAR模型的理論研究忽略了個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)的交互項(xiàng),以至于模型存在偏誤,動(dòng)態(tài)機(jī)制的測(cè)度不準(zhǔn)確,更無法度量個(gè)體對(duì)共同社會(huì)環(huán)境因子的不同效應(yīng).如在通脹研究中,各省通貨膨脹對(duì)利率等貨幣政策的反應(yīng)不一樣,有必要考慮各省(個(gè)體)與利率的交互效應(yīng).因此,將面板SVAR和交互效應(yīng)結(jié)合起來,建立帶交互效應(yīng)的面板SVAR模型(IEPSVAR),不僅可以修正模型設(shè)定的偏誤,而且能反映個(gè)體對(duì)社會(huì)環(huán)境共同因子的效應(yīng)差異性,并給出一致性估計(jì)算法,編制估計(jì)程序,討論有限樣本性質(zhì),使得基于IEPSVAR模型的應(yīng)用研究,能更準(zhǔn)確地揭示經(jīng)濟(jì)關(guān)系的動(dòng)態(tài)變化特征.

    1 帶交互效應(yīng)的面板SVAR模型的設(shè)定

    結(jié)合交互效應(yīng)與面板SVAR模型,設(shè)定帶交互效應(yīng)的面板SVAR模型為:

    Γ0Yi,t=Γ1Yi,t-1+Γ2Yi,t-2+…+ΓpYi,t-p+μi+Ξi,t,

    Ξi,t=ΛiFt+ui,t,i=1,2,…,N,t=1,2,…,T,

    (1)

    其中,Y為r維向量,由內(nèi)生變量組成.Γ0為即期結(jié)構(gòu)參數(shù)矩陣,Γp為滯后系數(shù)矩陣,μi為個(gè)體效應(yīng).ΛiFt為交互項(xiàng),Λi為因子載荷,F(xiàn)t為共同因子,u為結(jié)構(gòu)型沖擊擾動(dòng)項(xiàng),因?yàn)槟P?1)考慮了各內(nèi)生變量之間的即期和動(dòng)態(tài)影響,所以結(jié)構(gòu)型沖擊u不相關(guān),簡(jiǎn)記為u~iid(0,Σr×r),Σ為對(duì)角矩陣.帶交互效應(yīng)的面板SVAR模型(1)無法直接估計(jì),需要先將其轉(zhuǎn)化為誘導(dǎo)型模型——帶交互效應(yīng)的面板VAR模型(IEPVAR):

    (2)

    令:

    (3)

    則誘導(dǎo)型模型(2)簡(jiǎn)化表述為:

    Yi,t=H1Yi,t-1+H2Yi,t-2+…+HpYi,t-p+αi+

    (4)

    其中,Ω為非對(duì)角矩陣.模型(4)中每一個(gè)單方程都是帶交互效應(yīng)的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型,可通過迭代GMM方法進(jìn)行估計(jì)[8],然后根據(jù)誘導(dǎo)型模型(4)的參數(shù)與結(jié)構(gòu)型模型(1)的參數(shù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)交互效應(yīng)面板SVAR模型(1)的估計(jì).

    2 帶交互效應(yīng)的面板VAR模型的系數(shù)估計(jì)

    在估計(jì)帶交互效應(yīng)的面板SVAR模型(1)之前,需要先估計(jì)帶交互效應(yīng)的面板VAR模型(4).為表述方便,此部分考慮最簡(jiǎn)單的形式,滯后階p=1,內(nèi)生變量的個(gè)數(shù)r=2,因模型(4)每個(gè)單方程都是帶交互效應(yīng)的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型,在此僅以第一個(gè)方程為例:

    y1i,t=β1y1i,t-1+β2y2i,t-1+α1i+ξi,t,ξi,t=λ1if1t+ε1i,t,

    (5)

    對(duì)于帶交互效應(yīng)動(dòng)態(tài)的面板數(shù)據(jù)模型(5),由于y1i,t-1和y2i,t-1與共同因子f1t和因子載荷λ1i相關(guān)[9],若直接采用GMM估計(jì),所得估計(jì)量是非一致的,因此提出迭代GMM估計(jì)方法,其估計(jì)思想為:給定β1,β2,α1i情況下,得到因子結(jié)構(gòu)模型為:

    (6)

    (7)

    對(duì)式(7)進(jìn)行差分運(yùn)算,消除α1i,為Δy1i,t-1,Δy2i,t-1分別選取工具變量{y1i,1,…,y1i,T-2},{y2i,1,…,y2i,T-2},構(gòu)造矩條件,利用差分GMM估計(jì),可得β1,β2,α1i的一致性估計(jì)量.

    3 帶交互效應(yīng)的面板SVAR模型的參數(shù)識(shí)別和估計(jì)

    4 帶交互效應(yīng)的面板SVAR模型估計(jì)的有限樣本性質(zhì)

    4.1 仿真數(shù)據(jù)生成

    設(shè)帶交互效應(yīng)的面板SVAR模型生成過程為:

    4.2 參數(shù)估計(jì)量的有限樣本性質(zhì)

    4.2.1 參數(shù)估計(jì)量的偏誤和有效性

    為了考察帶交互效應(yīng)的面板SVAR模型估計(jì)量的偏誤和有效性,給出各參數(shù)估計(jì)量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差,結(jié)果如表1~表3所示.

    表1 IEPSVAR參數(shù)估計(jì)結(jié)果(周期型因子)

    表2 IEPSVAR參數(shù)估計(jì)結(jié)果(閾值型因子)

    表3 IEPSVAR參數(shù)估計(jì)結(jié)果(隨機(jī)型因子)

    仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:在3種共同因子的設(shè)定方式下,帶交互效應(yīng)的面板SVAR模型參數(shù)的估計(jì)值都非常接近真值.在給定N(T)的情況下,隨著T(N)的增大,估計(jì)值和真值的偏差逐漸減小,并趨近于0;并且隨著樣本容量的不斷增大,各估計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)誤均有逐漸減小的趨勢(shì),這表明帶交互效應(yīng)的面板SVAR模型的迭代GMM估計(jì)方法的有限樣本性質(zhì)表現(xiàn)良好.

    4.2.2 因子載荷和共同因子的仿真結(jié)果

    表4~表6中corrf1和corrf2分別為共同因子F1t,F2t估計(jì)值與真值的相關(guān)系數(shù),corrlamuda1和corrlamuda2分別測(cè)度因子載荷λ1i,λ2i估計(jì)值與真值的相關(guān)系數(shù),度量估計(jì)量與真值的逼近程度.

    從表4~表6可以看出,在隨機(jī)型共同因子設(shè)定形式下,共同因子的估計(jì)值與真值的相關(guān)系數(shù),因子載荷的估計(jì)值與真值的相關(guān)系數(shù)絕大部分達(dá)到0.95以上,這說明共同因子和因子載荷都能被準(zhǔn)確估計(jì);在周期型共同因子的設(shè)定下,共同因子的估計(jì)值與真值的相關(guān)系數(shù),因子載荷的估計(jì)值與真值的相關(guān)系數(shù)均能達(dá)到0.85以上,共同因子和因子載荷的估計(jì)值都能代表其真值的絕大部分信息;在閾值型設(shè)定下,無論是共同因子還是因子載荷,估計(jì)值與真值的相關(guān)性都弱于隨機(jī)型和周期型,相關(guān)系數(shù)處于0.6~0.9之間.

    表4 共同因子和因子載荷的估計(jì)(周期型因子)

    表5 共同因子和因子載荷的估計(jì)(閾值型因子)

    表6 共同因子和因子載荷的估計(jì)(隨機(jī)型因子)

    5 結(jié)論

    帶交互效應(yīng)的面板SVAR模型不僅能夠測(cè)度經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中變量之間的即期和動(dòng)態(tài)關(guān)系,而且還可充分發(fā)揮交互效應(yīng)的優(yōu)點(diǎn),測(cè)度不同個(gè)體對(duì)共同影響因素的效應(yīng)的差異性,在宏觀經(jīng)濟(jì)分析中具有不可忽略的、獨(dú)特的地位.本文構(gòu)建了帶交互效應(yīng)的面板SVAR模型,提出一致性估計(jì)量,仿真模擬有限樣本性質(zhì),研究結(jié)果表明:在3種共同因子的設(shè)定方式下,隨著樣本容量的增加,參數(shù)估計(jì)量的偏誤和標(biāo)準(zhǔn)誤逐漸減小,并趨近于0.在隨機(jī)型共同因子的設(shè)定形式下,共同因子、因子載荷的估計(jì)值與真值相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.95以上,在周期型共同因子的設(shè)定形式下,共同因子、因子載荷的估計(jì)值與真值相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.85以上.

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