近日，我校助理教授孙宇涛与鲁汶大学Geert Dhaene教授合作的论文“Second-order corrected likelihood for nonlinear panel models with fixed effects”被计量经济学领域顶级期刊Journal of Econometrics接收发表。

该论文主要讨论了非线性面板数据模型引入固定效应所带来的误差以及修正方法。从大样本角度来说，当面板数据的时期数（T）增长慢于个体数（N）时（“短面板”），大量基于极大似然估计的估计量具有较大的渐进误差。这类误差主要表现为估计量渐进分布以非零值为中心，导致传统中心极限定理结果不适用，并影响统计推论的准确性。相对于本学科已有的一阶修正方法，本文提出一种高阶解析修正方法，通过对似然函数进行渐进展开，从而得到似然函数一阶（1/T）和二阶（1/T^2）误差项的解析表达式，并对这些误差项进行循环修正，得到其无偏估计量用于构建修正似然函数。本文证明了该修正似然函数仅具有三阶（1/T^3）误差，因此在N/T^5趋向于零的条件下可以提供无渐进误差的估计量和统计推论结果。相对来说，未经修正的估计量需要N/T趋向于零，而经过一阶修正的估计量则需要N/T^3趋向于零。本方法不依赖于模型的具体特性，因此适用于一般极大似然估计模型。计算机模拟实验结果指出，本方法可显著修正Probit和Logit模型的误差。其中在T仅为5时，对Logit模型应用本方法可得到几乎无偏的估计量（未修正时则为26%），对应统计检验方法的统计尺寸（statisticalsize）和统计功效也得到了明显的修正。

这是我校高等经济研究院产出的又一项具有国际前沿水平的研究成果，对于提升东北财经大学应用经济学学科的国际学术影响力具有积极作用。