第八章-平行數(shù)據(jù)模型

第八章_平行數(shù)據(jù)模型第一頁(yè)，共35頁(yè)。1、平行數(shù)據(jù)（PanelData，面板數(shù)據(jù)）時(shí)間序列數(shù)據(jù)截面數(shù)據(jù)平行數(shù)據(jù)平行數(shù)據(jù)模型（PanelDataModel）已經(jīng)成為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)獨(dú)立分支第二頁(yè)，共35頁(yè)。2、經(jīng)濟(jì)分析中的平行數(shù)據(jù)問(wèn)題

宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)分析中的平行數(shù)據(jù)問(wèn)題目前應(yīng)用較多數(shù)據(jù)較容易獲得，例如多個(gè)地區(qū)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)第三頁(yè)，共35頁(yè)。微觀(guān)經(jīng)濟(jì)分析中的平行數(shù)據(jù)問(wèn)題目前應(yīng)用較少很難獲得微觀(guān)個(gè)體（家庭、個(gè)人）的時(shí)間序列數(shù)據(jù)第四頁(yè)，共35頁(yè)。3、平行數(shù)據(jù)模型的三種情形

情形1，在橫截面上無(wú)個(gè)體影響、無(wú)結(jié)構(gòu)變化，則普通最小二乘估計(jì)給出了α和β的一致有效估計(jì)。相當(dāng)于將多個(gè)時(shí)期的截面數(shù)據(jù)放在一起作為樣本數(shù)據(jù)。第五頁(yè)，共35頁(yè)。情形2，變截距模型(PanelDataModelswithVariableIntercepts)

。在橫截面上個(gè)體影響不同，個(gè)體影響表現(xiàn)為模型中被忽略的反映個(gè)體差異的變量的影響，又分為固定影響和隨機(jī)影響兩種情況。第六頁(yè)，共35頁(yè)。情形3，變系數(shù)模型(PanelDataModelswithVariableCoefficient)

。除了存在個(gè)體影響外,在橫截面上還存在變化的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，因而結(jié)構(gòu)參數(shù)在不同橫截面單位上是不同的。第七頁(yè)，共35頁(yè)。二、模型的設(shè)定——F檢驗(yàn)第八頁(yè)，共35頁(yè)。1、任務(wù)確定所研究的對(duì)象屬于三種模型中的哪一種，作為研究平行數(shù)據(jù)的第一步。

采用假設(shè)檢驗(yàn)一般采用F檢驗(yàn)，也稱(chēng)為協(xié)變分析檢驗(yàn)(AnalysisofCovariance)

對(duì)于固定影響(Fixed-Effects)和隨機(jī)影響(Random-Effects)兩種情況，則要采用其它檢驗(yàn)方法。第九頁(yè)，共35頁(yè)。⒉F檢驗(yàn)假設(shè)1：斜率在不同的橫截面樣本點(diǎn)上和時(shí)間上都相同，但截距不相同，即情形2。假設(shè)2：截距和斜率在不同的橫截面樣本點(diǎn)和時(shí)間上都相同，即情形1。如果接收了假設(shè)2，則沒(méi)有必要進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn)。如果拒絕了假設(shè)2，就應(yīng)該檢驗(yàn)假設(shè)1，判斷是否斜率都相等。如果假設(shè)1被拒絕，就應(yīng)該采用情形3的模型。第十頁(yè)，共35頁(yè)。F統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算方法

采用OLS分別估計(jì)變系數(shù)模型、變截距模型和經(jīng)典模型，得到殘差平方和分別為S1、S2、S3；第十一頁(yè)，共35頁(yè)。檢驗(yàn)假設(shè)2的F統(tǒng)計(jì)量:

從直觀(guān)上看，如S3－S1很小，F(xiàn)2則很小，低于臨界值，接受H2。S3為截距、系數(shù)都不變的模型的殘差平方和，S1為截距、系數(shù)都變化的模型的殘差平方和。第十二頁(yè)，共35頁(yè)。檢驗(yàn)假設(shè)1的F統(tǒng)計(jì)量:

從直觀(guān)上看，如S2－S1很小，F(xiàn)1則很小，低于臨界值，接受H1。S2為截距變化、系數(shù)不變的模型的殘差平方和，S1為截距、系數(shù)都變化的模型的殘差平方和。第十三頁(yè)，共35頁(yè)。三、固定影響變截距模型第十四頁(yè)，共35頁(yè)。1.固定影響變截距模型固定影響與隨機(jī)影響

如果橫截面的個(gè)體影響可以用常數(shù)項(xiàng)的差別來(lái)說(shuō)明，該不同的常數(shù)項(xiàng)是一個(gè)待估未知參數(shù)，稱(chēng)為固定影響變截距模型。如果橫截面的個(gè)體影響可以用不變的常數(shù)項(xiàng)和變化的隨機(jī)項(xiàng)之和的差別來(lái)說(shuō)明，稱(chēng)為隨機(jī)影響變截距模型。固定影響變截距模型形式：第十五頁(yè)，共35頁(yè)。2.LSDV模型最小二乘虛擬變量模型(LSDV，Least-SquaresDummy-Variable)第十六頁(yè)，共35頁(yè)。3.參數(shù)估計(jì)

如果n充分小，此模型可以當(dāng)作具有（n+K）個(gè)參數(shù)的多元回歸模型，由普通最小二乘進(jìn)行估計(jì)。當(dāng)n很大，可用下列分塊回歸的方法進(jìn)行計(jì)算。分塊回歸過(guò)程見(jiàn)教材。第十七頁(yè)，共35頁(yè)。第十八頁(yè)，共35頁(yè)。4、通過(guò)F檢驗(yàn)檢驗(yàn)變截距假設(shè)第十九頁(yè)，共35頁(yè)。5、用Eviews估計(jì)固定影響變截距模型北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙5地區(qū)消費(fèi)總額COM與GDP關(guān)系數(shù)據(jù)表第二十頁(yè)，共35頁(yè)。第二十一頁(yè)，共35頁(yè)。第二十二頁(yè)，共35頁(yè)。討論—固定影響的輸出第二十三頁(yè)，共35頁(yè)。討論—固定影響的輸出COMBJ=-177.19207+0.5502047064*GDPBJCOMTJ=-125.5224709+0.5502047064*GDPTJCOMHB=-543.1294537+0.5502047064*GDPHBCOMSX=20.39001648+0.5502047064*GDPSXCOMNM=50.28222237+0.5502047064*GDPNM第二十四頁(yè)，共35頁(yè)。討論—固定影響（考慮序列相關(guān)）的輸出第二十五頁(yè)，共35頁(yè)。討論—固定影響（考慮序列相關(guān)）的輸出COMBJ=-221.736973+0.1858864287*GDPBJ+[AR(1)=1.170504437]COMTJ=120.5727643+0.1858864287*GDPTJ+[AR(1)=1.170504437]COMHB=354.7339615+0.1858864287*GDPHB+[AR(1)=1.170504437]COMSX=314.1527343+0.1858864287*GDPSX+[AR(1)=1.170504437]COMNM=185.6646976+0.1858864287*GDPNM+[AR(1)=1.170504437]第二十六頁(yè)，共35頁(yè)。討論—固定影響（考慮異方差）的輸出第二十七頁(yè)，共35頁(yè)。四、固定影響變系數(shù)模型第二十八頁(yè)，共35頁(yè)。1、固定影響變系數(shù)模型的表達(dá)式第二十九頁(yè)，共35頁(yè)。2、隨機(jī)干擾項(xiàng)在不同橫截面?zhèn)€體之間不相關(guān)——OLS估計(jì)以每個(gè)截面?zhèn)€體的時(shí)間序列數(shù)據(jù)為樣本，采用經(jīng)典單方程模型的估計(jì)方法分別估計(jì)其參數(shù)。第三十頁(yè)，共35頁(yè)。3、隨機(jī)干擾項(xiàng)在不同橫截面?zhèn)€體之間相關(guān)——GLS估計(jì)采用GLS估計(jì)同時(shí)得到所有β的GLS估計(jì)量。

第三十一頁(yè)，共35頁(yè)。如何得到協(xié)方差矩陣的估計(jì)量？

一種可行的方法是：首先采用采用經(jīng)典單方程模型的估計(jì)方法分別估計(jì)每個(gè)橫截面?zhèn)€體上βi，計(jì)算殘差估計(jì)值，以此構(gòu)造協(xié)方差矩陣的估計(jì)量，類(lèi)似于經(jīng)典單方程模型的GLS那樣。第三十二頁(yè)，共35頁(yè)。隨機(jī)影響(RandomEffects)模型

當(dāng)數(shù)據(jù)中所包含的個(gè)體成員時(shí)所研究總體的所有單位時(shí)，即個(gè)體成員單位之間的差異可以看做回歸系數(shù)的參數(shù)變動(dòng)時(shí)，固定影響模型是一個(gè)合理的面板數(shù)據(jù)模型。如果想以樣本結(jié)果對(duì)總體進(jìn)行分析，則應(yīng)該選用隨機(jī)影響模型，即以反映個(gè)體差異的特定常數(shù)項(xiàng)看作是跨個(gè)體成員的隨機(jī)分布。隨機(jī)影響模型假設(shè)it項(xiàng)是共同系數(shù)和截面中隨機(jī)變量ui的和，ui和殘差i是不相關(guān)的。第三十三頁(yè)，共35頁(yè)。對(duì)