半参数趋势面板模型的扩展研究及其在能源领域的应用

本书结合阈值模型和广义线性模型对半参数趋势面板 模型展开扩展研究，并将其应用到能源领域。主要内容为 半参数趋势面板模型与非参数时变系数面板模型的对比分 析、半参数趋势阈值面板模型及其参数估计、广义半参数 趋势混合效应面板模型及其参数估计、基于半参数趋势面 板模型及其扩展模型的能源消费问题分析。

1 绪论 1.1 选题背景 1.2 研究意义 1.2.1 理论意义 1.2.2 实践应用意义 1.3 本书的主要内容、创新点与技术路线 1.3.1 半参数趋势面板模型的扩展在理论方面的创新 1.3.2 应用研究的主要创新 1.3.3 技术路线 2 基本理论及文献综述 2.1 半参数和非参数理论 2.1.1 半参数模型的产生 2.1.2 半参数模型的种类 2.1.3 半参数模型的估计方法 2.1.4 非参数概率密度估计 2.2 广义线性模型一般理论 2.2.1 广义线性模型的概念 2.2.2 广义线性模型的构成 2.2.3 广义线性模型的估计 2.3 面板数据模型理论 2.3.1 固定效应回归模型 2.3.2 随机效应回归模型 2.3.3 变截距模型和变系数模型 2.3.4 非参数、半参数面板模型 2.4 本章小结 3 半参数趋势面板模型与非参数时变系数面板模型对比分析 3.1 半参数趋势面板模型及非参数时变系数面板模型研究现状 3.2 半参数趋势面板模型的设定及其估计方法 3.2.1 半参数趋势面板模型 3.2.2 半参数趋势面板模型的估计方法 3.2.3 半参数趋势面板模型的蒙特卡罗数值模拟 3.3 非参数时变系数面板模型的设定及其估计方法 3.3.1 非参数时变系数面板模型 3.3.2 非参数时变系数面板模型的估计方法 3.3.3 非参数时变系数面板模型的蒙特卡罗数值模拟 3.4 本章小结 4 半参数趋势阈值面板模型及其参数估计 4.1 问题的提出 4.2 半参数趋势阈值面板模型及其估计 4.2.1 半参数趋势阈值面板模型 4.2.2 半参数趋势阈值面板模型的估计方法 4.3 估计方法的大样本性质 4.3.1 假设条件 4.3.2 β^和φ^的渐近分布 4.4 仿真实验与估计量的有限样本性质 4.4.1 数据生成过程 4.4.2 其他估计量 4.4.3 估计量的有限样本性质 4.5 本章小结 5 广义半参数趋势面板模型及其参数估计 5.1 广义半参数模型的研究现状 5.2 广义半参数趋势混合效应面板模型 5.3 广义半参数趋势混合效应面板模型的加权似然估计 5.3.1 被解释变量来自指数分布族 5.3.2 被解释变量服从指数分布和正态分布 5.4 最优化算法 5.5 蒙特卡罗数值模拟 5.5.1 生成数据 5.5.2 广义半参数模型的蒙特卡罗数值模拟 5.6 本章小结 6 半参数趋势面板模型及其扩展模型在能源消费领域的应用 6.1 半参数趋势面板模型及其扩展模型与能源消费问题背景结合分析 6.2 能源消费问题相关概念界定 6.2.1 能源消费与能源需求 6.2.2 能源消费强度与能源效率 6.2.3 温室气体中二氧化碳的界定 6.3 能源消费总量、能源消费强度及二氧化碳排放量研究现状分析 6.4 基于半参数趋势面板模型能源消费影响因素的实证分析 6.4.1 我国能源消费现状 6.4.2 指数分解方法确定能源消费的影响因素 6.4.3 能源消费影响因素的半参数趋势面板模型及结果分析 6.5 基于半参数趋势阈值面板模型的能源消费强度影响因素分析 6.5.1 指标选取与数据说明 6.5.2 能源强度的半参数模型及结果分析 6.6 基于半参数趋势阈值面板模型的二氧化碳排放影响因素分析 6.6.1 二氧化碳排放量的计算 6.6.2 我国各省份二氧化碳排放的特点 6.6.3 指标选取及数据来源 6.6.4 二氧化碳的半参数趋势阈值面板模型 6.6.5 半参数趋势阈值面板模型及结果分析 6.7 本章小结 7 结论和展望 7.1 主要结论 7.2 政策建议 7.3 本书的局限性及展望 参考文献 索引 后记