第八章面板数据模型计量经济学（陶长琪)

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1、第九章面板数据模型第一节面板数据第二节面板数据回归模型概述第三节混合回归模型第四节变截距回归模型第五节变系数回归模型第六节效应检验与模型形式设定检验第七节面板数据的单位根检验和协整检验第八节案例分析面板数据（PanelData）：也叫平行数据，指某一变量关于横截面和时间两个维度的数据，记为xit，其中，表示N个不同的对象（如国家、省、县、行业、企业、个人）,，表示T个观测期。第一节面板数据平衡面板数据非平衡面板数据扩展的面板模型1.伪面板模型：如果按照某种属性(例如，年龄、职业和身份等)将各期调查对象分成不同的群；对于各个观测

2、期，选择各群内观测数据的均值(中位数或分位数)，即可构造以群为‘个体’单位的面板数据。我们把这种以群为个体而构造的人工面板数据为伪面板数据(PseudoPanelData)。2.轮换面板模型:同一个个体可能不愿被一次又一次的被回访，为了保持调查中个体数目相同，在第二期调查中退出的部分个体，被相同数目的新的个体所替代，这种允许研究者检验“抽样时间”偏倚效应（初次采访和随后的采访之间的回答有显著的改变）的存在性叫轮换面板。对于轮换面板，每批加到面板的新个体组提供了检验抽样时间偏倚效应的方法。3.空间面板模型:当考虑国家、地区、州、

3、县等相关截面数据时，这些总量个体可能表现出必须处理的截面相关性。现在有大量运用空间数据的文献处理这种相关性。这种空间相依模型在区域科学和城市经济学中比较普遍。具体来说，这些模型使用经济距离测度设定了面板数据的空间自相关性和空间结构（空间异质性）。4.计数面板模型:被解释变量是计数面板数据的例子很多。例如，一段时间内一家公司的竟标次数、一个人去看医生的次数、每天吸烟者的数量及一个研发机构登记专利的数目。虽然可以运用传统面板回归模型对计数面板数据建模，但鉴于被解释变量具有0及非负离散取值的特征，运用泊松面板回归模型建模更为合适。第

4、二节面板数据回归模型概述一、面板数据回归模型的一般形式其中，i=1,2,…,N表示个N个体；t=1,2,…,T表示T个时期；yit为被解释变量,表示第i个个体在t时期的观测值；xkit是解释变量,表示第k个解释变量对于个体i在时期t的观测值；是待估参数；uit是随机干扰项。二、面板数据回归模型的分类根据对截距项和解释变量系数的不同假设，面板数据回归模型常用：混合回归模型、变截距回归模型和变系数回归模型3种类型。混合回归模型的模型形式为第三节混合回归模型从截面上看，不同个体之间不存在显著性差异。一、混合回归模型假设假设1：随机干

5、扰项向量U的期望为零向量。假设2：不同个体随机干扰项之间相互独立。假设3：随机误差项方差为常数。假设4：随机误差项与解释变量相互独立。假设5：解释变量之间不存在多重共线性。假设6：随机误差项向量服从正态分布，即二、混合回归模型参数估计混合回归模型与一般的回归模型无本质区别，只要模型满足假设1~6，可用OLS法估计参数，且估计量是线性、无偏、有效和一致的。若将假设3的同方差弱化为存在异方差，即则混合回归模型的无偏有效估计量为未知参数有一致估计为是第i个个体的回归模型的OLS回归残差三、混合回归模型估计的Eviews操作第四节变截

6、距回归模型变截距模型是面板数据模型中最常见的一种形式。该模型允许个体成员存在个体影响，并用截距项的差别来说明。截距项反应的是个体影响。如果个体影响是非随机的常量，该模型被称为个体固定效应变截距模型；如果个体影响是随机的，该模型被称为随机效应变截距模型。假定在截面个体成员上截距项不同，而模型的解释变量系数是相同的。变截距回归模型的模型形式为需要估计的参数个数：N+K个一、固定效应变截距回归模型固定效应变截距回归模型的模型形式为最小二乘虚拟变量模型固定效应变截距回归模型估计（个体）如果随机干扰项、解释变量满足基本假定，则利用普通最

7、小二乘法可以得到模型参数的无偏、有效一致估计量。（1）最小二乘虚拟变量（LSDV）估计如果随机干扰项不满足同方差或相互独立的基本假定，则需要利用广义最小二乘法（GLS）对模型进行估计。（2）固定效应变截距模型的广义最小二乘估计主要考虑4种基本的方差结构：个体成员截面异方差、时期异方差、同期相关协方差和时期间相关协方差。如果随机干扰项满足同方差且同期不相关，但随机干扰项与解释变量相关，这时，无论是OLS估计量还是GLS估计量都是有偏非一致估计量，此时需要采用二阶段最小二乘法（2SLS）对模型进行估计。（3）固定效应变截距模型的二

8、阶段最小二乘估计二、随机效应变截距回归模型（个体）模型进一步假设模型存在的问题：同一个体成员、不同时期的随机干扰项之间存在一定的相关性。普通OLS估计虽然仍是无偏和一致估计，但其不再有效估计，因此，一般用广义最小二乘法（GLS）对随机效应模型进行估计。方差成分模型方差成分GL