基于复合似然估计的含随机效应自回归面板数据概率模型研究-研究论文

简介：
本文探讨了在含有随机效应的自回归面板数据框架下，应用复合似然估计方法构建概率模型的研究。通过理论分析和实证检验，评估该方法的有效性和适用性，为处理复杂面板数据提供新的视角和工具。 建模和估计自相关离散数据可能具有挑战性。本段落采用了一种基于潜在变量的自回归面板概率模型来应对这一问题，在这种非线性框架下，离散变量间的自相关由未观测到的潜在变量驱动产生。然而，由于未观察到的变量存在自相关现象，导致似然函数中包含难以处理的高维积分项。 为克服此难题，我们采用了复合似然方法来简化问题，并通过引入低维度分布中的信息以降低积分阶数。不过，在这种情况下参数识别可能变得困难，因为所使用的低维数据提供的信息量不足以确保模型参数的唯一性。因此，本段落详细描述了适用于该模型的有效复合似然形式及能够实现参数可辨识性的条件。 此外，我们还提供了关于成对复合似然估计的一致性和渐进正态性质的研究成果，并通过蒙特卡罗模拟来评估其在有限样本中的表现情况。最后，在实际应用部分中，我们将所提出的模型应用于信用评级分析当中，结果显示相较于传统的静态模型而言，该方法能够显著提高预测转换概率的准确性。