第4章-面板數(shù)據(jù)模型與應(yīng)用.pptVIP

面板數(shù)據(jù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析 白仲林著 張曉峒主審 南開大學(xué)出版社 2008 書號(hào)ISBN978 7 310 02915 0 file 5panel02file 5panel01 8 面板數(shù)據(jù)模型的協(xié)整檢驗(yàn) 1 1 面板數(shù)據(jù)定義 面板數(shù)據(jù) paneldata 也稱作時(shí)間序列與截面混合數(shù)據(jù) pooledtimeseriesandcrosssectiondata 面板數(shù)據(jù)是截面上個(gè)體在不同時(shí)點(diǎn)的重復(fù)觀測數(shù)據(jù) panel原指對(duì)一組固定調(diào)查對(duì)象的多次觀測 近年來paneldata已經(jīng)成為專業(yè)術(shù)語 N 30 T 50的面板數(shù)據(jù)示意圖中國各省級(jí)地區(qū)消費(fèi)性支出占可支配收入比例走勢(shì)圖 2 面板數(shù)據(jù)分兩種特征 1 個(gè)體數(shù)少 時(shí)間長 2 個(gè)體數(shù)多 時(shí)間短 面板數(shù)據(jù)主要指后一種情形 面板數(shù)據(jù)用雙下標(biāo)變量表示 yit i 1 2 N t 1 2 Ti對(duì)應(yīng)面板數(shù)據(jù)中不同個(gè)體 N表示面板數(shù)據(jù)中含有N個(gè)個(gè)體 t對(duì)應(yīng)面板數(shù)據(jù)中不同時(shí)點(diǎn) T表示時(shí)間序列的最大長度 利用面板數(shù)據(jù)建立模型的好處是 1 由于觀測值的增多 可以增加估計(jì)量的抽樣精度 2 對(duì)于固定效應(yīng)回歸模型能得到參數(shù)的一致估計(jì)量 甚至有效估計(jì)量 3 面板數(shù)據(jù)建模比單截面數(shù)據(jù)建?？梢垣@得更多的動(dòng)態(tài)信息 1 面板數(shù)據(jù)定義 3 2 面板數(shù)據(jù)模型分類 用面板數(shù)據(jù)建立的模型通常有3種 即混合模型 固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型 2 1混合模型 Pooledmodel 如果一個(gè)面板數(shù)據(jù)模型定義為 yit Xit it i 1 2 N t 1 2 T其中yit為被回歸變量 標(biāo)量 表示截距項(xiàng) Xit為k 1階回歸變量列向量 包括k個(gè)回歸量 為k 1階回歸系數(shù)列向量 it為誤差項(xiàng) 標(biāo)量 則稱此模型為混合回歸模型 混合回歸模型的特點(diǎn)是無論對(duì)任何個(gè)體和截面 回歸系數(shù) 和 都相同 如果模型是正確設(shè)定的 解釋變量與誤差項(xiàng)不相關(guān) 即Cov Xit it 0 那么無論是N 還是T 模型參數(shù)的混合最小二乘估計(jì)量 PooledOLS 都是一致估計(jì)量 4 2 面板數(shù)據(jù)模型分類 2 2固定效應(yīng)模型 fixedeffectsmodel 固定效應(yīng)模型分為3種類型 即個(gè)體固定效應(yīng)模型 時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型和個(gè)體時(shí)點(diǎn)雙固定效應(yīng)模型 下面分別介紹 2 2 1個(gè)體固定效應(yīng)模型 entityfixedeffectsmodel 如果一個(gè)面板數(shù)據(jù)模型定義為 yit i Xit it i 1 2 N t 1 2 T其中 i是隨機(jī)變量 表示對(duì)于i個(gè)個(gè)體有i個(gè)不同的截距項(xiàng) 且其變化與Xit有關(guān)系 Xit為k 1階回歸變量列向量 包括k個(gè)回歸量 為k 1階回歸系數(shù)列向量 對(duì)于不同個(gè)體回歸系數(shù)相同 yit為被回歸變量 標(biāo)量 it為誤差項(xiàng) 標(biāo)量 則稱此模型為個(gè)體固定效應(yīng)模型 5 6 7 8 9 10 11 12 3 面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)方法 混合最小二乘 PooledOLS 估計(jì) 適用于混合模型 平均數(shù) between OLS估計(jì) 適用于混合模型和個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型 離差變換 within OLS估計(jì) 適用于個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型 一階差分 firstdifference OLS估計(jì) 適用于個(gè)體固定效應(yīng)模型 可行GLS feasibleGLS 估計(jì) 適用于隨機(jī)效應(yīng)模型 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 15個(gè)省級(jí)地區(qū)的人均消費(fèi)序列15個(gè)省級(jí)地區(qū)的人均收入序列 個(gè)體 27 28 29 30 5 面板數(shù)據(jù)建模案例分析 個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型與個(gè)體固定效應(yīng)模型比較 應(yīng)該建立個(gè)體固定效應(yīng)模型 31 32 2020 2 9 33 34 35 36 37 38 39 40 41 4