在大数据时代背景下,随着微观和宏观层面数字信息的不断丰富完善,面板数据模型在实证研究中正受到日益广泛的重视和应用,各种基于面板数据特征的计量方法不断涌现,并被应用于解决经济中的重要现实问题。面板数据模型可以有效地处理个体和时间异质性效应,而在个体和时间维度较大的情形下,相应的计量估计会因高维数据而产生有别于以往传统方法的新特性。而现有的研究往往忽视了高维环境下面板模型的新特征,从而可能会得出谬误的研究结论。本书汇集了作者对面板模型的三类重要问题提出的检验理论方法,重点探讨了当待估或待检验参数维度增大的情况下,如何构造有效的计量检验加以甄别,从而对实证研究中特定方法的适用性问题提出建设性的科学建议。

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