大型面板中横截面相关性的估计
计量经济学
2019-04-16 v1 统计方法学
摘要
在大型面板数据分析中，准确估计横截面相关性的程度对于对所研究数据开展进一步的统计分析至关重要。将具有弱关系（横截面相关性）的更多数据归为一组，常导致降维效率降低及预测变差。本文通过因子模型描述大量对象（时间序列）之间的横截面相关性，并根据因子载荷强度对其程度进行参数化。利用高维时间序列降维的独特优势，提出了一种联合估计方法，用于估计表示相关程度的参数及估计过程中涉及的其他一些参数。此外，建立了一对估计量的联合渐近分布。模拟实验说明了所提估计方法在有限样本性能中的有效性。研究了在跨国宏观变量与标普500股票收益中的应用。
引用
@article{arxiv.1904.06843,
title = {Estimation of Cross-Sectional Dependence in Large Panels},
author = {Jiti Gao and Guangming Pan and Yanrong Yang and Bo Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.06843},
year = {2019}
}
备注
47 pages, 10 figures