面板數(shù)據(jù)模型與應(yīng)用ppt課件

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 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(cè)數(shù)據(jù) panel原指對(duì)一組固定調(diào)查對(duì)象的多次觀測(cè) 近年來paneldata已經(jīng)成為專業(yè)術(shù)語(yǔ) N 30 T 50的面板數(shù)據(jù)示意圖中國(guó)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 面板數(shù)據(jù)分兩種特征 1 個(gè)體數(shù)少 時(shí)間長(zhǎng) 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(zhǎng)度 利用面板數(shù)據(jù)建立模型的好處是 1 由于觀測(cè)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 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 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 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 15個(gè)省級(jí)地區(qū)的人均消