《面板数据模型截面相关性及模型设定检验研究》针对多个面板数据模型，提出多种稳健的球形检验、截面相关性检验或模型设定检验；并在不同的模型框架下推导出联合极限分布；在此基础上，《面板数据模型截面相关性及模型设定检验研究》还进行了大量蒙特卡洛研究来检验提出检验的有限样本性质，并进一步进行相关的实证应用研究。
　　《面板数据模型截面相关性及模型设定检验研究》为当前计量经济学中大维面板数据模型检验理论研究的重要问题，提出了一系列在多种大维面板数据模型中稳健性检验，拓展了前沿理论相关研究，具有较大的理论价值，为大维动态面板数据模型的设定检验提供了全面的理论基础，能够为相关实证研究提供理论指导。

　　随着统计调查数据的不断丰富，面板数据模型已经被广泛运用于经济学、金融、商学等多个学科。而上述领域中往往存在不可观测的共同冲击，或者存在地理位置上的关联性等原因，使得数据存在网络结构。因此，面板数据模型一般具有截面相关性（Cross-sectional Dependence or Correlation）。忽略截面相关性将影响模型估计的统计推断的正确性；甚至在存在时间序列相关情形下，传统的最小二乘估计结果是非一致的。因此，大量的计量经济学研究考虑在面板数据模型中刻画这些截面相关性，如空间计量模型以及交互效应面板数据模型等。空间计量模型要求已知一定的空间相关结构来进行建模，然后通过检验空间相关结构的系数是否显著来判断是否存在空间相关性，但是这些检验的前提是空间相关结构是被正确设定的。因此，在未知截面相关结构的前提下，检验面板数据模型中存在截面相关性以及残差向量的协方差结构将变得非常重要。更重要的是，面板数据模型残差项的结构也是模型设定的基础。如动态面板数据种残差项的序列相关性或者截面相关性结构都会影响广义矩估计（GMM）的工具变量的选取的正确性，从而最终影响面板数据模型估计的统计性质。因此，面板数据模型种关于扰动项的结构的模型设定检验对于正确估计模型有着至关重要的作用。

彭斌，经济学博士，华中科技大学经济学院金融系讲师，主要研究领域为计量经济学理论，应用计量经济学，金融学，微观实证研究等。2016年毕业于美国锡拉丘兹大学（Syracuse University），获得经济学博士学位。2016年至今在华中科技大学经济学院金融系工作。目前主持国家自然科学基金，教育部人文社会科学基金等省部级科研项目。已在Economics Letters、Statistics and Probability Letters、中国工业经济等国内外学术期刊发表论文多篇。

第1章 固定效应面板数据模型中非正态稳健的球形检验
1．1 研究背景和意义
1．2 模型和假设
1．3 检验统计量
1．4 检验的渐进性质
1．5 蒙特卡洛模拟
1．6 本章小结
1．7 命题和定理的证明
1．8 补充证明

第2章 固定效应面板数据模型中具有时变方差的球形检验研究
2．1 研究背景和意义
2．2 模型和假设
2．3 已有的球形检验
2．4 渐进性
2．5 蒙特卡洛模拟实验
2．6 应用实例
2．7 本章小结
2．8 命题和定理的证明

第3章 具有序列相关误差的大维面板数据模型的截面相关性检验
3．1 研究背景
3．2 模型与检验
3．3 检验的渐进性质
3．4 蒙特卡洛模拟实验
3．5 本章小结
3．6 本章定理的证明

第4章 大维动态面板数据模型设定检验
4．1 研究背景和意义
4．2 模型估计及假设
4．3 现有的设定检验
4．4 检验统计量及渐进性
4．5 功效性质
4．6 蒙特卡洛模拟
4．7 本章小结
4．8 定理及推论的证明

参考文献