面板數(shù)據(jù)分析課件

面板數(shù)據(jù)分析

—PanelData1ppt課件面板數(shù)據(jù)分析

—Pa1.面板數(shù)據(jù)模型簡介面板數(shù)據(jù)（paneldata）也稱作時間序列與截面混合數(shù)據(jù)（pooledtimeseriesandcrosssectiondata）。面板數(shù)據(jù)是截面上個體在不同時點的重復觀測數(shù)據(jù)。N=30，T=50的面板數(shù)據(jù)示意圖中國各省級地區(qū)消費性支出占可支配收入比例走勢圖2ppt課件1.面板數(shù)據(jù)模型簡介面板數(shù)據(jù)（paneldata）也稱作時面板數(shù)據(jù)分兩種特征：（1）個體數(shù)少，時間長。（2）個體數(shù)多，時間短。面板數(shù)據(jù)用雙下標變量表示。yit,i=1,2,…,N;t=1,2,…,Ti

對應面板數(shù)據(jù)中不同個體。N表示面板數(shù)據(jù)中含有N個個體。t

對應面板數(shù)據(jù)中不同時點。T表示時間序列的最大長度。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，可以增加估計量的抽樣精度。（2）對于固定效應回歸模型能得到參數(shù)的一致估計量，甚至有效估計量。（3）面板數(shù)據(jù)建模比單截面數(shù)據(jù)建?？梢垣@得更多的動態(tài)信息。3ppt課件面板數(shù)據(jù)分兩種特征：（1）個體數(shù)少，時間長。（2）個體數(shù)多，yit,i=1,2,…,N;t=1,2,…,T若固定t不變，yi.,(i=1,2,…,N)是橫截面上的N個隨機變量；若固定i不變，y.t,(t=1,2,…,T)是縱剖面上的一個時間序列（個體）。4ppt課件yit,i=1,2,…,N;t=1,面板數(shù)據(jù)是不同個體和不同時期被觀察的數(shù)據(jù)（LongitudinalorPanelData）橫截面數(shù)據(jù)時間序列數(shù)據(jù)面板數(shù)據(jù)5ppt課件面板數(shù)據(jù)是不同個體和不同時期被觀察的數(shù)據(jù)（Longitudi2．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、固定效應模型和隨機效應模型。2.1混合模型（Pooledmodel）。如果一個面板數(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（標量），表示截距項，Xit為k

1階回歸變量列向量（包括k個回歸量），為k

1階回歸系數(shù)列向量，it為誤差項（標量）。則稱此模型為混合回歸模型?；旌匣貧w模型的特點是無論對任何個體和截面，回歸系數(shù)和都相同。如果模型是正確設定的，解釋變量與誤差項不相關，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量（PooledOLS）都是一致估計量。6ppt課件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2.2固定效應模型（fixedeffectsmodel）。固定效應模型分為3種類型，即個體固定效應模型、時點固定效應模型和個體時點雙固定效應模型。下面分別介紹。2.2.1個體固定效應模型（entityfixedeffectsmodel）如果一個面板數(shù)據(jù)模型定義為，

yit=i

+

Xit'+it,i=1,2,…,N;t=1,2,…,T

其中i是隨機變量，表示對于i個個體有i個不同的截距項，且其變化與Xit有關系；Xit為k

1階回歸變量列向量（包括k個回歸量），為k

1階回歸系數(shù)列向量，對于不同個體回歸系數(shù)相同，yit為被回歸變量（標量），it為誤差項（標量），則稱此模型為個體固定效應模型。7ppt課件2.2固定效應模型（fixedeffectsmodel8ppt課件8ppt課件9ppt課件9ppt課件10ppt課件10ppt課件11ppt課件11ppt課件12ppt課件12ppt課件13ppt課件13ppt課件3.面板數(shù)據(jù)模型估計方法混合最小二乘（PooledOLS）估計（適用于混合模型）平均數(shù)（between）OLS估計（適用于混合模型和個體隨機效應模型）離差變換（within）OLS估計（適用于個體固定效應回歸模型）一階差分（firstdifference）OLS估計（適用于個體固定效應模型）可行GLS（feasibleGLS）估計（適用于隨機效應模型）14ppt課件3.面板數(shù)據(jù)模型估計方法混合最小二乘（PooledOL15ppt課件15ppt課件16ppt課件16ppt課件17ppt課件17ppt課件18ppt課件18ppt課件19ppt課件19ppt課件20ppt課件20ppt課件21ppt課件21ppt課件22ppt課件22ppt課件23ppt課件23ppt課件24ppt課件24ppt課件25ppt課件25ppt課件

26ppt課件26ppt課件27ppt課件27ppt課件示例采用STATA自帶的范例數(shù)據(jù)grunfeld.dta包含六個變量company和year分別表示樣本公司的代碼和觀察的年份，相當于截面變量和時間變量invest表示公司的投資額；mvalue表示公司的市場價值；kstock表示公司的資本存量目的是看公司的投資額和資本存量如何影響公司的市場價值28ppt課件示例采用STATA自帶的范例數(shù)據(jù)grunfeld.dta2829ppt課件29ppt課件過程第一步，聲明截面變量和時間變量第二步，進行樣本的描述性統(tǒng)計第三步，面板數(shù)據(jù)模型回歸分析第四步，模型的篩選和檢驗固定效應顯著性的檢驗固定效應還是隨機效應30ppt課件過程第一步，聲明截面變量和時間變量30ppt課件面板數(shù)據(jù)分析

—PanelData31ppt課件面板數(shù)據(jù)分析

—Pa1.面板數(shù)據(jù)模型簡介面板數(shù)據(jù)（paneldata）也稱作時間序列與截面混合數(shù)據(jù)（pooledtimeseriesandcrosssectiondata）。面板數(shù)據(jù)是截面上個體在不同時點的重復觀測數(shù)據(jù)。N=30，T=50的面板數(shù)據(jù)示意圖中國各省級地區(qū)消費性支出占可支配收入比例走勢圖32ppt課件1.面板數(shù)據(jù)模型簡介面板數(shù)據(jù)（paneldata）也稱作時面板數(shù)據(jù)分兩種特征：（1）個體數(shù)少，時間長。（2）個體數(shù)多，時間短。面板數(shù)據(jù)用雙下標變量表示。yit,i=1,2,…,N;t=1,2,…,Ti

對應面板數(shù)據(jù)中不同個體。N表示面板數(shù)據(jù)中含有N個個體。t

對應面板數(shù)據(jù)中不同時點。T表示時間序列的最大長度。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，可以增加估計量的抽樣精度。（2）對于固定效應回歸模型能得到參數(shù)的一致估計量，甚至有效估計量。（3）面板數(shù)據(jù)建模比單截面數(shù)據(jù)建?？梢垣@得更多的動態(tài)信息。33ppt課件面板數(shù)據(jù)分兩種特征：（1）個體數(shù)少，時間長。（2）個體數(shù)多，yit,i=1,2,…,N;t=1,2,…,T若固定t不變，yi.,(i=1,2,…,N)是橫截面上的N個隨機變量；若固定i不變，y.t,(t=1,2,…,T)是縱剖面上的一個時間序列（個體）。34ppt課件yit,i=1,2,…,N;t=1,面板數(shù)據(jù)是不同個體和不同時期被觀察的數(shù)據(jù)（LongitudinalorPanelData）橫截面數(shù)據(jù)時間序列數(shù)據(jù)面板數(shù)據(jù)35ppt課件面板數(shù)據(jù)是不同個體和不同時期被觀察的數(shù)據(jù)（Longitudi2．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、固定效應模型和隨機效應模型。2.1混合模型（Pooledmodel）。如果一個面板數(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（標量），表示截距項，Xit為k

1階回歸變量列向量（包括k個回歸量），為k

1階回歸系數(shù)列向量，it為誤差項（標量）。則稱此模型為混合回歸模型。混合回歸模型的特點是無論對任何個體和截面，回歸系數(shù)和都相同。如果模型是正確設定的，解釋變量與誤差項不相關，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量（PooledOLS）都是一致估計量。36ppt課件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2.2固定效應模型（fixedeffectsmodel）。固定效應模型分為3種類型，即個體固定效應模型、時點固定效應模型和個體時點雙固定效應模型。下面分別介紹。2.2.1個體固定效應模型（entityfixedeffectsmodel）如果一個面板數(shù)據(jù)模型定義為，

yit=i

+

Xit'+it,i=1,2,…,N;t=1,2,…,T

其中i是隨機變量，表示對于i個個體有i個不同的截距項，且其變化與Xit有關系；Xit為k

1階回歸變量列向量（包括k個回歸量），為k

1階回歸系數(shù)列向量，對于不同個體回歸系數(shù)相同，yit為被回歸變量（標量），it為誤差項（標量），則稱此模型為個體固定效應模型。37ppt課件2.2固定效應模型（fixedeffectsmodel38ppt課件8ppt課件39ppt課件9ppt課件40ppt課件10ppt課件41ppt課件11ppt課件42ppt課件12ppt課件43ppt課件13ppt課件3.面板數(shù)據(jù)模型估計方法混合最小二乘（PooledOLS）估計（適用于混合模型）平均數(shù)（between）OLS估計（適用于混合模型和個體隨機效應模型）離差變換（within）OLS估計（適用于個體固定效應回歸模型）一階差分（firstdifference）OLS估計（適用于個體固定效應模型）可行GLS（feasibleGLS）估計（適用于隨機效應模型）44ppt課件3.面板數(shù)據(jù)模型估計方法混合最小二乘（PooledOL45ppt課件15ppt課件46ppt課件16ppt課件47ppt課件17ppt課件48ppt課件18ppt課件49ppt課件19ppt課件50ppt課件20ppt課件51ppt課件21ppt課件52ppt課件22ppt課件53ppt課件23ppt課件54ppt課件24ppt課件55ppt課件25ppt課件

56ppt課件26ppt課件57ppt課件27ppt課件示例采用STATA自帶的范例數(shù)據(jù)grunfeld.dta包含六個變量company和year分別表示