1、基于改善廣義矩方法的小樣本性質(zhì)的目的，近期文獻(xiàn)出現(xiàn)了廣義經(jīng)驗似然方法。廣義經(jīng)驗似然估計量和廣義矩估計量的一階漸近性質(zhì)相同，但是前者的高階漸近偏差要低于后者，這為選擇估計量提供了一個理論判據(jù)。然而，高階漸近偏差優(yōu)勢并不必然等價于小樣本偏差優(yōu)勢，同時應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計量研究常常需要使用工具變量，工具變量和其代理變量之間的相關(guān)性程度以及工具變量的個數(shù)會影響估計量的小樣本性質(zhì)。因而合理地考察在這一問題下廣義矩和廣義經(jīng)驗似然估計量的優(yōu)劣就具有重要的理論價

2、值。目前廣義經(jīng)驗似然方法尚處于發(fā)展過程，應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計量學(xué)家還不太熟悉，從而運(yùn)用廣義經(jīng)驗似然方法開展經(jīng)濟(jì)計量分析具有重要的應(yīng)用價值。本文著重研究廣義經(jīng)驗似然方法及其應(yīng)用，全文的研究工作和結(jié)論概括如下：
　　 （1）深入系統(tǒng)地解析了單方程工具變量模型的估計偏誤、廣義矩方法的大樣本性質(zhì)和小樣本偏差以及弱工具變量對系數(shù)估計值的影響。如果單方程結(jié)構(gòu)模型的解釋變量和隨機(jī)擾動項相關(guān)，普通最小二乘估計量有偏，需要使用與解釋變量高度相關(guān)而與隨機(jī)擾動

3、項獨立的工具變量修正斜率系數(shù)估計偏差。如果工具變量合規(guī)且滿足正則條件，大樣本下廣義矩估計量是一致、漸近正態(tài)的。然而，小樣本下工具的強(qiáng)弱程度及工具和隨機(jī)擾動項的抽樣誤差會影響斜率系數(shù)估計偏差的修正效果。蒙特卡洛模擬揭示，如果工具變量和被代理變量之間的相關(guān)關(guān)系很弱，那么斜率系數(shù)的廣義矩估計量有偏，以估計量為基礎(chǔ)的統(tǒng)計推論誤導(dǎo)。弱相關(guān)下，斜率系數(shù)集中于擾動項和解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)而非真實參數(shù)。如果弱相關(guān)伴隨著工具和隨機(jī)擾動項間的抽樣誤差，蒙

4、特卡洛揭示斜率系數(shù)有可能收斂于無窮。
　　 （2）深入系統(tǒng)地闡述了廣義經(jīng)驗似然方法的基本思想和整體框架，詳細(xì)介紹了近期文獻(xiàn)出現(xiàn)的經(jīng)驗似然估計量、指數(shù)傾斜估計量和連續(xù)更新廣義矩估計量，解析了廣義經(jīng)驗似然和廣義矩方法的內(nèi)在邏輯關(guān)系。由經(jīng)濟(jì)理論蘊(yùn)含的總體矩期望等于零提供了矩函數(shù)的分布信息和矩信息，即離散觀測下樣本矩具有具有一個稱為隱含概率的離散分布和樣本矩期望等于零的正交條件。如果模型正確地設(shè)定，樣本的分布和矩應(yīng)該與總體的分布和矩相似

5、。廣義矩方法假定樣本分布等于總體分布，要求正交條件盡可能地得到滿足；廣義經(jīng)驗似然方法假定樣本矩經(jīng)樣本點離散概率分布加權(quán)后等于零，要求隱含概率盡可能地趨向大樣本概率。在此基礎(chǔ)上，全面的蒙特卡洛仿真實驗比較了廣義經(jīng)驗似然和廣義矩估計量的小樣本性質(zhì)，實驗集中于兩類估計量的中位數(shù)、均值和漸近偏差修正值。數(shù)據(jù)生成機(jī)制是具有內(nèi)生性和過度識別的線性單方程結(jié)構(gòu)模型，重點考察弱工具下工具變量個數(shù)增長對系數(shù)估計值的影響。結(jié)果表明系數(shù)估計值會隨工具個數(shù)的增加

6、經(jīng)歷一個由差到好再到差的過程。歸納而言，弱工具下的過多工具情形中經(jīng)驗似然方法比廣義矩方法的表現(xiàn)要好，特別是工具個數(shù)。漸近偏差的估計值會隨著工具個數(shù)的增加而降低，但是修正效果受制于工具的強(qiáng)弱程度。
　　 基于上述，全文的創(chuàng)新和意義為：（1）不同于現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文從弱工具和過多工具的數(shù)據(jù)生成過程考察單方程結(jié)構(gòu)模型在廣義矩和廣義經(jīng)驗似然方法下的偏誤性及有效性，揭示出恰當(dāng)工具個數(shù)下廣義經(jīng)驗似然相比廣義矩方法具有更好的小樣本表現(xiàn)；（2）彌補(bǔ)