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纵向数据下半参数工具变量模型的二次推断函数估计及应用的开题报告
一、选题背景
工具变量模型是经济学研究中常用的一种方法，它通过使用一个或多个与回归变量相关但与模型误差无关的工具变量来解决内生性问题。在纵向数据分析中，工具变量模型的应用也越来越广泛。众所周知，纵向数据中因为个体之间存在相关性，所以往往出现内生性问题，这就需要在建模的时候考虑工具变量模型。
在纵向数据分析中，如果仅考虑单个观测时期的内生性问题，我们可以使用一阶差分法来解决；但是如果考虑到数据样本存在面板结构，那我们就需要考虑到跨越多时期的内生性问题。此时工具变量模型可以发挥作用，但是如何选择工具变量，如何进行二次推断函数估计等问题，仍然是当前研究热点。
二、研究目的和意义
本研究的主要目的是建立纵向数据下半参数工具变量模型，进一步探讨二次推断函数估计的方法。本研究的成果将有助于：
1.解决纵向数据分析中面板数据结构下的内生性问题
2.探究二次推断函数估计方法的适用范围和优劣势
3.为纵向数据分析中应用工具变量模型提供新思路
三、研究内容和方法
1.工具变量模型的建立
本研究将构建纵向数据下半参数工具变量模型，具体包括模型的假设条件、方程式和工具变量的选择等。
2.二次推断函数估计方法的探讨
本研究将探讨二次推断函数估计方法的原理和应用，包括建模步骤、理论框架和计算方法等。我们将通过现有的经验数据，进行实证分析，以验证二次推断函数模型的有效性。
3.应用实例的演示
本研究将通过一个实际案例进行应用，以验证所提出的模型和方法的准确性，并对不同条件下的推断结果进行讨论和分析。
四、预期成果和贡献
本研究的预期成果包括：
1.建立纵向数据下半参数工具变量模型，将工具变量模型的应用扩展到更为广泛的领域。
2.探究二次推断函数估计方法的原理和应用，为实践中的研究提供新思路和方法。
3.给出一个具体的应用实例，验证所提出方法的准确性和可行性，并为后续的研究提供基础材料和参考。
本研究的贡献主要体现在以下三个方面：
1.确定了纵向数据分析中工具变量模型的适用条件和限制，拓宽了工具变量模型应用的广度和深度。
2.探讨了二次推断函数估计方法的原理和应用，为实践中的研究提供新思路和方法。
3.在应用层面上，提出的模型和方法得到验证，可以为后续研究提供基础和参考，推动纵向数据分析的进一步发展和应用。
五、研究计划和进度安排
1.2021年9月-10月：开题立项和相关文献阅读
2.2021年11月-2021年12月：构建模型和研究方法的确定
3.2022年1月-2022年2月：进行实证分析并调整模型
4.2022年3月-2022年4月：结果分析和研究结论撰写
5.2022年5月-2022年6月：毕业论文答辩
六、参考文献
1.Angrist,J.D.,&Krueger,A.B.(1995).Split-sampleinstrumentalvariablesestimatesofthereturntoschooling.JournalofBusiness&EconomicStatistics,13(2),225-235.
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3.Wooldridge,J.M.(2010).Econometricanalysisofcrosssectionandpaneldata.MITpress.
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