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-面板数据模型与应用.pptx

上传人:知识图书馆 文档编号:24176121 上传时间:2024-11-28 格式:PPTX 页数:62 大小:1.27MB
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资源描述

1、面板数据的计量经济分析,白仲林著,张晓峒主审,面板数据的计量经济分析,白仲林著,张晓峒主审,南开大学出版社,南开大学出版社,2008,书号,书号ISBN978-7-310-02915-0。file:5panel02file:5panel01 8面板数据模型的协整检查面板数据模型的协整检查第第 4 章章 面板数据模型面板数据模型与应用与应用 1面板数据面板数据定义定义 2面板数据模型分类面板数据模型分类 3面板数据模型估计方法面板数据模型估计方法 4面板数据模型面板数据模型检验与检验与设定方法设定方法 5面板数据建模面板数据建模案例案例分析分析 6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 7EV

2、iwes应用应用 1面板数据定义 面板数据(面板数据(panel data)也称作时间序列与截面混合数据()也称作时间序列与截面混合数据(pooled time series and cross section data)。面板数据是截面上个体在不同时点的)。面板数据是截面上个体在不同时点的重复观察数据。重复观察数据。panel 原指对一组固定调核对象的多次观察,近年来原指对一组固定调核对象的多次观察,近年来panel data已经成已经成为专业术语。为专业术语。N=30,T=50的面板数据示意图的面板数据示意图 中国各省级地区消费性支出占可支配收入比例走势图中国各省级地区消费性支出占可支配收

3、入比例走势图中国各省级地区消费性支出占可支配收入比例走势图中国各省级地区消费性支出占可支配收入比例走势图 面板数据分两种特性:(面板数据分两种特性:(1)个体数少,时间长。()个体数少,时间长。(2)个体数多,时间)个体数多,时间短。面板数据重要指后一种情形。短。面板数据重要指后一种情形。面板数据用双下标变量表达。面板数据用双下标变量表达。yi t,i=1,2,N;t=1,2,Ti对应面板数据中不同个体。对应面板数据中不同个体。N表达面板数据中含有表达面板数据中含有N个个体。个个体。t对应面板对应面板数据中不同时点。数据中不同时点。T表达时间序列的最大长度。表达时间序列的最大长度。运用面板数据

4、建立模型的好处是:(运用面板数据建立模型的好处是:(1)由于观察值的增多,能够增加预)由于观察值的增多,能够增加预计量的抽样精度。(计量的抽样精度。(2)对于固定效应回归模型能得到参数的一致预计量,)对于固定效应回归模型能得到参数的一致预计量,甚至有效预计量。(甚至有效预计量。(3)面板数据建模比单截面数据建模能够获得更多的)面板数据建模比单截面数据建模能够获得更多的动态信息。动态信息。1面板数据定义 2面板数据模型分类面板数据模型分类用面板数据建立的模型普通有用面板数据建立的模型普通有3种,即混合模型、固定效应模型和随机种,即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。效应模型。2.1 混合模型(

5、混合模型(Pooled model)。)。如果一种面板数据模型定义为,如果一种面板数据模型定义为,yit=+Xit +it,i=1,2,N;t=1,2,T其中其中yit为被回归变量(标量),为被回归变量(标量),表达截距项,表达截距项,Xit为为k 1阶回归变量列阶回归变量列向量(涉及向量(涉及k个回归量),个回归量),为为k 1阶回归系数列向量,阶回归系数列向量,it为误差项为误差项(标量)。则称此模型为混合回归模型。混合回归模型的特点是无论对(标量)。则称此模型为混合回归模型。混合回归模型的特点是无论对任何个体和截面,回归系数任何个体和截面,回归系数和和都相似。都相似。如果模型是对的设定的

6、,解释变量与误差项不有关,即如果模型是对的设定的,解释变量与误差项不有关,即Cov(Xit,it)=0。那么无论是那么无论是N,还是,还是T,模型参数的混合最小二乘预计量,模型参数的混合最小二乘预计量(Pooled OLS)都是一致预计量。)都是一致预计量。2面板数据模型分类面板数据模型分类2.2 固定效应模型(固定效应模型(fixed effects model)。)。固定效应模型分为固定效应模型分为3种类型,即个体固定效应模型、时点固定效应模型和种类型,即个体固定效应模型、时点固定效应模型和个体时点双固定效应模型。下面分别介绍。个体时点双固定效应模型。下面分别介绍。2.2.1个体固定效应模

7、型(个体固定效应模型(entity fixed effects model)如果一种面板数据模型定义为,如果一种面板数据模型定义为,yit=i+Xit +it,i=1,2,N;t=1,2,T 其中其中i是随机变量,表达对于是随机变量,表达对于i个个体有个个体有i个不同的截距项,且其变化与个不同的截距项,且其变化与Xit有关系;有关系;Xit为为k 1阶回归变量列向量(涉及阶回归变量列向量(涉及k个回归量),个回归量),为为k 1阶回阶回归系数列向量,对于不同个体回归系数相似,归系数列向量,对于不同个体回归系数相似,yit为被回归变量(标量),为被回归变量(标量),it为误差项(标量),则称此模

8、型为个体固定效应模型。为误差项(标量),则称此模型为个体固定效应模型。3.面板数据模型预计办法面板数据模型预计办法混合最小二乘(混合最小二乘(Pooled OLS)预计)预计 (合用于混合模型)(合用于混合模型)平均数(平均数(between)OLS预计预计 (合用于混合模型和个体随机效应模型)(合用于混合模型和个体随机效应模型)离差变换(离差变换(within)OLS预计预计 (合用于个体固定效应回归模型)(合用于个体固定效应回归模型)一阶差分(一阶差分(first difference)OLS预计预计 (合用于个体固定效应模型)(合用于个体固定效应模型)可行可行GLS(feasible GLS)预计)预计 (合用于随机效应模型)(合用于随机效应模型)15个省级地区的人均消费序列个省级地区的人均消费序列 15 15个省级地区的人均收入序列(个体)个省级地区的人均收入序列(个体)个省级地区的人均收入序列(个体)个省级地区的人均收入序列(个体)5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 个体随机效应模型与个体固定效应模型比较,应当建立个体固定效应模型。个体随机效应模型与个体固定效应模型比较,应当建立个体固定效应模型。谢谢谢谢.

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