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| 內容簡介： |
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总量数据研究中的加总偏误是一个重要的理论与现实问题。经典计量理论认为内生性是计量模型参数估计偏误的主要原因。我们的研究进一步揭示了细分数据模型内生性和加总过程中的内生性是加总偏误的两大主因。研究首先将经典的高斯一马尔科夫定理推广到加总数据层面，证明了不同加总形式下加总模型参数估计的最小方差线性无偏特征，揭示加总模型最小方差线性无偏性与细分数据模型最小方差线性无偏性之间的关系。其次通过数值模拟方法考察了两类内生性所导致的加总偏误存在性与强度问题。最后，采用美国、加拿大与欧盟大豆贸易中的转基因政策效应作为研究对象，探讨转基因政策的贸易效应参数是否存在的加总偏误问题，演绎如何在实证研究中识别与检验加总偏误及其成因，进而有针对性地规范处理内生性，减弱甚至消除加总偏误。由于细分数据模型的内生性问题可以由一般性的内生性处理方法加以解决，本研究侧重于后者，即加总过程中的内生性所引发的加总偏误识别与检验。考虑到加总过程特征，文中采用逐步分类加总的方法，将数据加总过程分解为多路径、多步骤结构，进而依路径与步骤逐一考察加总偏误的存在性及存在的具体路径与关键节点，并将产生加总偏误的部分内生性因素进行有限剔除，并再次检验修正模型中的加总偏误问题，分析结果显示修正模型中的加总偏误得到显著改善。本文的研究为正确处理计量模型中的加总偏误问题提供了重要的解决方法与思路。这一研究方法为进一步解决加总偏误问题指明了一个新的发展方向。
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| 關於作者： |
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秦琼霞，女，出生于1976年12月，获得经济学 博士学位， 副教授 ，现在任教于浙江理工大学经济管理学院。
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| 目錄：
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第1章导论
1.1 研究背景与研究意义
1.2 研究思路与主要研究内容
1.3 研究方法与技术路线
1.4 主要创新点
第2章文献综述
2.1 加总形式
2.2 加总偏误类型
2.3 加总偏误成因研究
2.4 加总偏误检验方法分析
2.5 加总偏误校正方法研究
2.6 加总偏误的经验研究
第3章 加总数据模型无偏估计理论研究
3.1 加总类型
3.2 加总无偏性特征
3.3 加总数据模型无偏估计量与细分数据模型无偏估计量的关系
3.4 加总数据模型的最优无偏估计量特性
第4章 加总偏误的经验事实
4.1 中日茶叶贸易中的加总偏误问题
4.2 中日茶叶贸易加总数据模型与贸易细分数据模型构建
4.3 中日茶叶贸易加总数据模型分析
4.4 中日茶叶贸易细分数据模型分析
4.5 中日茶叶贸易加总偏误的存在性及其解释
第5章 加总偏误的内生性本质
5.1 加总偏误的两类内生性因素研究
5.2 加总偏误的一般性检验方法
5.3 加总偏误的一般性校正方法
5.4一般性检验与校正方法存在的问题
第6章 加总偏误内生性成因的数值模拟分析
6.1 加总数据模型参数无偏估计模拟
6.2 细分数据模型内生性与参数估计偏误模拟
6.3 两类内生性因素与加总偏误存在性模拟
6.4 两类内生性因素与估计偏误强弱模拟
第7章细分数据模型内生性的识别与检验
7.1 中日茶叶贸易与技术壁垒
7.2 技术性壁垒贸易效应测度模型
7.3 技术性贸易壁垒贸易效应测度加总偏误识别
7.4 细分数据模型内生性识别
第8章 加总过程内生性的识别与检验
8.1 逐步分类加总与分层检验的基本理论
8.2 第一类简单加总形式下的逐步分类加总与分层检验
8.3 第二类简单加总形式下的逐步分类加总与分层检验
8.4 第三类简单加总形式下的逐步分类加总与分层检验
……
第9章加总偏误的Castle-IV变量校正方法研究
第10章结论与应用前景
参考文献
后记
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