摘要：面板有序響應(yīng)模型已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于主觀評價問題的研究,但在估計方法上,該模型依據(jù)對排序變量的處理規(guī)則不同產(chǎn)生了多種估計技術(shù)。因此,有必要設(shè)計蒙特卡羅仿真實驗,綜合考察這些方法在模型參數(shù)估計以及假設(shè)檢驗兩個方面的表現(xiàn),進(jìn)而判別其優(yōu)劣,其結(jié)果對于應(yīng)用研究的方法選擇也具有重要的指導(dǎo)意義?；诜抡鎸嶒灥难芯拷Y(jié)果表明,OMD方法在小樣本下會存在嚴(yán)重的估計偏誤與假設(shè)檢驗的顯著性水平扭曲現(xiàn)象,在超大樣本下該方法可以產(chǎn)生有效的估計結(jié)果與檢驗結(jié)論,但效率改進(jìn)的幅度不明顯。DvS、BUC和CML方法在各種樣本條件下都可以獲得穩(wěn)健一致的估計結(jié)果,但是對于參數(shù)的約束檢驗,CML方法會產(chǎn)生較明顯的錯誤結(jié)論。針對以上結(jié)果產(chǎn)生的建議是,應(yīng)該優(yōu)先使用DvS或者BUC方法來估計面板有序響應(yīng)模型并開展后續(xù)的假設(shè)檢驗工作。