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文檔簡介
1
一、模型的基本問題(一)數(shù)據(jù)的特點回歸模型截面數(shù)據(jù):研究不同個體之間的關(guān)系和規(guī)律時序模型時間數(shù)據(jù):研究同一個體不同時間變化規(guī)律
實際數(shù)據(jù)不滿足回歸的要求實際數(shù)據(jù)時間過短
第六章PenalData模型2
(二)模型的基本類型基本形式
i=1,…,Nt=1,…,T其中:
,k是解釋變量的個數(shù);
αit是模型的截距;
是參數(shù)向量,反映解釋變量X與被解釋變量Y之間的關(guān)系;
uit是隨機(jī)干擾項,相互獨立,0均值,等方差,服從正態(tài)分布。
模型可以僅從截面單位出發(fā)或者僅從時間出發(fā)建立。
3
2.固定效應(yīng)模型
i=1,…,Nt=1,…,Ti=1,…,Nt=1,…,T固定效應(yīng)模型中,無論是參數(shù)向量
,還是截面效應(yīng)
,或是時間效應(yīng),一旦估計出來都是固定的常數(shù)。3.隨機(jī)效應(yīng)模型模型中Ci是隨機(jī)的,稱為隨機(jī)效應(yīng)。模型有一些假定。
4二、固定效應(yīng)模型
截面單位是總體的所有單位,則固定效應(yīng)模型是一個合理的模型。通常,僅就樣本進(jìn)行分析,不涉及以樣本推斷總體時,可以使用固定效應(yīng)模型。(一)
固定效應(yīng)模型的類型
根據(jù)模型截距和斜率是否相同,固定效應(yīng)模型可以分為四類。
5
模型能夠同時反映研究對象在時間和截面單位兩個方向上的變化規(guī)律及不同時間、不同單位的特性。固定效應(yīng)模型形式A斜率相同且截距相同B斜率相同但截距不同
6
C截距相同但斜率不同D斜率和截距都不同7(二)模型形式的檢驗選用什么類型的模型,可以根據(jù)經(jīng)驗和對實際現(xiàn)象的認(rèn)知,也可以事先對數(shù)據(jù)符合哪類模型進(jìn)行檢驗。
利用不同類型模型構(gòu)建后的殘差平方和與D類模型的殘差平方和進(jìn)行比較,構(gòu)建F統(tǒng)計量,進(jìn)行判斷。8(三)參數(shù)估計
1.最小二乘法
-最小二乘虛擬變量估計(LSDV)
要求隨機(jī)干擾項滿足等方差和相互獨立。2.廣義最小二乘法(GLS)
隨機(jī)干擾項不滿足同方差或相互獨立條件時采用。3.兩階段最小二乘法固定效應(yīng)變截距模型中,不同截面單位之間不存在同期相關(guān),隨機(jī)干擾項不存在異方差,但解釋變量與隨機(jī)干擾項有相關(guān)時采用。4.廣義矩估計
當(dāng)解釋變量含有滯后因變量時,即考慮變量之間的動態(tài)關(guān)系時采用。9(四)模型檢驗1.參數(shù)檢驗合理性顯著性
殘差檢驗獨立性
直接建立回歸模型時殘差存在異方差,故
采用PenalData模型。回歸模型的同方差檢驗
可以采用white檢驗。3.固定效應(yīng)的LR檢驗1010
選擇固定效應(yīng)模型的原因回歸模型殘差的異方差檢驗懷特(white)檢驗:不存在異方差:存在未知形式的異方差統(tǒng)計量是通過殘差平方與一切可能的解釋變量及其交叉項(非冗余變量)的輔助回歸計算得到
例6.1固定效應(yīng)是否多余(不同截面單位的效應(yīng)是否不同):國定效應(yīng)是多余的:固定效應(yīng)不是多余的統(tǒng)計量通過兩個模型的似然函數(shù)值進(jìn)行比較構(gòu)建其中,R是帶限制條件,UR是不帶限制條件,
m是自由度即限制的參數(shù)的個數(shù),即約束的個數(shù)。
例6.1三、隨機(jī)效應(yīng)模型
(一)模型的基本形式有關(guān)符號的意義前面已經(jīng)說明。(二)
模型的假設(shè)
假設(shè)PE.1
假設(shè)PE.2
假設(shè)PE.3
:如果不能拒絕H0表明隨機(jī)效應(yīng)不存在。
(三)參數(shù)估計1.廣義最小二乘法
當(dāng)成分方差已知時,可以直接用廣義最小二乘估計參數(shù);若成分方差未知,可以運用估計(或可行)廣義最小二乘(estimatedorfeasiblegeneralizedleastsquares,EGLS)估計參數(shù)。
2.廣義兩階段最小二乘(GTSLS)當(dāng)解釋變量與隨機(jī)干擾項有相關(guān)時,可以引入工具變量,運用廣義兩階段最小二乘進(jìn)行參數(shù)估計。
14(四)隨機(jī)效應(yīng)檢驗
—Hausman檢驗
對數(shù)據(jù)運用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型所做的檢驗。檢驗基于固定效應(yīng)估計量與隨機(jī)效應(yīng)估計量之間差異。記固定效應(yīng)估計量為FE,隨機(jī)效應(yīng)估計量為RE,如果隨機(jī)效應(yīng)確實存在,則RE與FE相比應(yīng)該具有更小的方差;若兩個估計量之間沒有顯著差異,則只需要采用固定效應(yīng)模型即可。如果Ci與
無關(guān),F(xiàn)E估計是一致的,而RE估計有偏且非一致,兩個模型參數(shù)估計的結(jié)果顯著不同,需要運用隨機(jī)效應(yīng)模型;如果兩個模型的參數(shù)估計結(jié)果沒有顯著差異,采用固定效應(yīng)模型即可。檢驗的原假設(shè)可以表述為Ci與
相關(guān),即有
:隨機(jī)效應(yīng)的方差為0,表明隨機(jī)效應(yīng)不存在。
原假設(shè)條件下,構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量其中,自由度M是約束的個數(shù)。根據(jù)計算的檢驗統(tǒng)計量可以對是否拒絕原假設(shè)做出判斷。
例6.2
16四、單位根檢驗與協(xié)整檢驗
建立PanelData
模型時,如果截面單位數(shù)據(jù)的時間過長,很難保證序列隨時間變化是平穩(wěn)的。需要對截面序列進(jìn)行單位根檢驗。
其檢驗基本思想與單變量時序的單位根檢驗類似,但由于是多個截面單位序列,需要考慮不同截面單位序列的根是否相同。
相同單位根同質(zhì)過程不同單位根異質(zhì)過程17
(一)相同根的檢驗
相同根是指不同截面單位序列具有相同的單位根過程,對其進(jìn)行的檢驗亦稱為同質(zhì)單位根檢驗。1.LLC檢驗類似單變量序列的ADF檢驗,允許不同截面單位序列的滯后階數(shù)不同。檢驗基礎(chǔ)模型設(shè)定檢驗統(tǒng)計量18LLC方法需要設(shè)定每一個截面單位ADF回歸中滯后階數(shù)、
和計算的核估計方法。如果需要引入外生回歸項,也必須設(shè)定。2.Breitung檢驗
類似LLC檢驗,檢驗思路、原假設(shè)和備擇假設(shè)相同。3.Hadri檢驗類似于單變量序列的KPSS單位根檢驗,原假設(shè):各截面序列都不含單位根。
例6.319
(二)不同根的檢驗
不同根是指不同截面單位序列具有不同的單位根過程,對其進(jìn)行的檢驗亦稱為異質(zhì)單位根檢驗。
檢驗允許參數(shù)ρi跨截面變化,即有的截面單位序列∣ρi∣<1,序列平穩(wěn);有的截面單位序列∣ρi∣=1,序列非平穩(wěn)。
基本思想:分別對每個截面序列進(jìn)行單位根檢驗,在綜合各個截面檢驗結(jié)果上,構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量,做出判斷。IPS(Im-Pesaran-Skin)檢驗分別為每一截面單位設(shè)定一個ADF回歸
對所有的i其中,i在必要時可以重新安排。2.Fisher—ADF檢驗和Fisher—PP檢驗
合并來自每個截面單位單位根檢驗的p值。
檢驗的原假設(shè)和備擇假設(shè)與IPS相同。檢驗統(tǒng)計量其中,為截面單位的p值,為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布函數(shù)的逆?;贏DF的檢驗,必須指定每一截面單位ADF回歸中的滯后數(shù)目;基于PP的檢驗,必須有一個估計
的方法。
例6.422(三)協(xié)整檢驗
當(dāng)截面單位序列的時間較長時,不同截面單位序列有趨勢,是否會存在協(xié)整關(guān)系,需要進(jìn)行檢驗。
三種不同思路:
利用DF和ADF檢驗推廣檢驗面板協(xié)整。零假設(shè)是沒有協(xié)整關(guān)系,利用靜態(tài)面板回歸的殘差構(gòu)建統(tǒng)計量。
在動態(tài)多元面板回歸中沒有協(xié)整關(guān)系的條件下給出基于殘差的面板協(xié)整檢驗。
基于Johansen向量自回歸的似然檢驗進(jìn)行面板協(xié)整檢驗。23
1.Pedroni(Engle-Grangerbased)協(xié)整檢驗
基于對多元面板回歸殘差進(jìn)行檢驗,判斷序列之間是否存在協(xié)整關(guān)系。
檢驗基礎(chǔ)模型其中,xy都被假定為一階單整序列,參數(shù)和分別是個體效應(yīng)和趨勢效應(yīng),需要時,可以設(shè)定為0。
在原假設(shè),不存在協(xié)整關(guān)系條件下,殘差序列是一階單整序列。24對各個截面單位建立輔助回歸或則檢驗的原假設(shè)為上兩式中,備擇假設(shè)有兩種,同質(zhì)備擇假設(shè):對于任意i均有
成立;異質(zhì)備擇假設(shè):對于任意i均有
成立。
根據(jù)殘差項構(gòu)建得到11種不同的檢驗統(tǒng)計量。
例6.5252.Kao(Engle-Grangerbased)協(xié)整檢驗
在Engle–Granger兩步檢驗法基礎(chǔ)上發(fā)展起來原假設(shè):沒有協(xié)整關(guān)系
用靜態(tài)面板回歸的殘差構(gòu)建檢驗統(tǒng)計量。第一階段建立回歸模型在上面模型中,各截面單位參數(shù)設(shè)定為不同,參數(shù)設(shè)定為相同,所有趨勢系數(shù)設(shè)定為0。第二階段
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