1、早在上世紀六十年代，Mundlak(1961)以及Balestra and Nerlove(1966)就已將面板數(shù)據引入到經濟計量中，此后面板數(shù)據的理論分析方法和應用實證研究在經濟、管理等眾多學科領域中得到迅速發(fā)展。在現(xiàn)有的面板數(shù)據分析中，不論是對固定效應模型還是隨機效應模型，通常首先假設模型為線性。然而，由于經濟或社會系統(tǒng)的復雜性，對模型進行嚴格的線性假設往往是不合理或不成立的。在本文中，我將賦予面板數(shù)據模型更大的自由度，放松參數(shù)線性

2、假設，使用更加具有適應性的非線性模型。由于傳統(tǒng)的非線性參數(shù)模型是根據經濟理論和樣本數(shù)據來設定模型的函數(shù)關系，在實證應用中當模型及參數(shù)的假定與實際背離時就容易造成模型設定誤差問題。因此，傳統(tǒng)的非線性參數(shù)模型并不能很好地描述數(shù)據的非線性特征。
　　參數(shù)模型是估計設定的回歸模型參數(shù)，非參數(shù)模型則是對整個回歸函數(shù)進行估計，而半參數(shù)模型中既含有參數(shù)部分也含有非參數(shù)部分。因此，半非參數(shù)模型有較大的適應性、更適用于解決經濟金融中的諸多問題。半參

3、數(shù)回歸模型是由Stone(1977)結合參數(shù)模型和非參數(shù)模型而提出得一種既含參數(shù)分量，又含非參數(shù)分量的模型。當參數(shù)分量的系數(shù)全部為零時，半參數(shù)模型簡化為非參數(shù)模型;當非參數(shù)分量的系數(shù)全部為零時，半參數(shù)模型變?yōu)閰?shù)模型。半參數(shù)模型可以概括和描述眾多實際問題，因而引起廣泛的重視。基于半參數(shù)回歸模型的諸多優(yōu)點，較之經典假設模型有它更好的擬合效果，并且能更精確地推斷以往的經濟現(xiàn)象。因此，本文的所有章節(jié)都是以半參數(shù)模型為主體，將其分別應用于分析不

4、同的具體問題。
　　同時，本文不僅在均值框架下對面板數(shù)據進行分析，也在分位數(shù)框架下研究了面板數(shù)據相關效應模型。自從Koenker and Bassett(1978)最早提出線性分位數(shù)回歸的理論和方法以后，分位數(shù)回歸理論研究一直在不斷的完善中，分位數(shù)回歸方法也被廣泛應用于生物學、藥學、金融學和經濟學等領域的理論研究和實證應用中。尤其是當數(shù)據分布具有厚尾和不對稱特征且存在較多異常值時，使用分位數(shù)回歸方法進行分析比使用均值回歸方法更為合

5、適。在分位數(shù)回歸的框架下研究半參數(shù)面板數(shù)據相關隨機效應模型，能在充分利用現(xiàn)有數(shù)據的基礎上了解不同分位數(shù)水平下的模型特征，例如了解經濟發(fā)達地區(qū)和欠發(fā)達地區(qū)財政政策的影響、高體重嬰兒和低體重嬰兒的母親吸煙量對嬰兒出生體重的影響等等。
　　本文的主要工作是建立半參數(shù)面板數(shù)據模型的理論體系、估計方法、大樣本性質以及應用擴展，主要包括《局部可變系數(shù)動態(tài)面板數(shù)據模型的半參數(shù)估計方法》、《半參數(shù)動態(tài)面板數(shù)據固定效應模型》和《半參數(shù)面板數(shù)據條件分

6、位數(shù)模型》并將其應用于衡量外商直接投資對經濟增長的影響。
　　本文的研究意義和主要貢獻如下:
　　首先，本文提出了多種全新的半參數(shù)估計方法，包括面板數(shù)據條件均值模型和面板數(shù)據條件分位數(shù)模型，固定效應模型和相關隨機效應模型;
　　其次，本文不僅提出了新的估計方法，同時著重研究估計方法的大樣本性質并羅列出小樣本表現(xiàn)狀況，還提出了改進參數(shù)估計值有效性的可行方法。
　　最后，本文還將模型應用于衡量外商直接投資對經濟增長的