面板数据模型-理论部分.ppt

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1、面板数据模型1.面板数据模型概述1.1面板数据的含义面板数据（paneldata）也称也称平行数据，或时间序列截面数据（timeseriesandcrosssectiondata）或混合数据（pooldata），是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。面板数据从横截面上看，是由若干个体在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面上看是一个时间序列。经济分析中的平行（面板）数据问题在经济分析中，尤其是通过建立计量经济学模型所进行的经济分析中，经常发现，只利用截面数据或者只利

2、用时间序列数据不能满足分析的目的的需要。例如，如果分析成本问题，只利用截面数据，即选择同一截面上不同规模的企业数据作为样本观测值，可以分析成本和企业规模的关系，但不能分析技术进步对成本的影响；只利用时间序列数据，即选择同一企业在不同时间上的数据作为样本观测值，可以分析成本和技术进步的关系，但是不能分析企业规模对成本的影响。如果采用平行（面板）数据，即在不同时间上选择不同规模的企业数据作为样本观测值，既可以分析成本与技术进步的关系，也可以分析成本与企业规模的关系。再例如1990-2000年30个省份的

3、农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。对于面板数据来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balancedpaneldata）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalancedpaneldata）。1.2面板数据模型的基本类型面板数据模型是线性回归模型，

4、其模型为：(i=1,2,…n;t=1,2,….T)（13.1）式中yit为被解释变量y的第i个截面个体在第t期的观测值；αit是待估的第i个截面个体在第t期的截距；βkit是边际值，是待估的第k个解释变量对应第i个截面个体在第t期的系数；uit为随机扰动项。n是截面个体个数，T是每个截面个体时序样本容量，p是解释变量个数将式13.1改写为矩阵形式：yit=αit+xTitβit+uit(i=1,2,…n;t=1,2,…T)(13.2)式中xTit=（x1itx2it…xpit）为解释变量行向量；βT

5、it=(β1itβ2it…βpit)为待估系数行向量。1.变系数面板数据模型若式（13.2）满足参数时间齐性，即截面参数不随时间而变化，则式（13.2）可改写为模型（Ⅰ）：yit=αi+βiTxit+uit模型（I）即为变系数（VariableCoefficient）面板数据模型。2.变截距面板数据模型若式（13.2）满足斜率参数齐性（相同），但截距不同。即α1≠α2≠…≠αn,β1=β2=…βn.则式（13.2）可改写为模型（Ⅱ）:yit=αi+βTxit+uit模型（Ⅱ)为变截距（Variabl

6、eIntercept）面板数据模型（最常用的一种形式）。3.常系数面板数据模型若式（13.2）满足截距和斜率齐性，即α1=α2=…=αn,β1=β2=…βn.则式（13.2）可改写为模型（Ⅲ）：yit=α+βTxit+uit称模型（Ⅲ）为常系数面板数据模型。2.模型的单位根检验面板数据模型要求面板变量是平稳的，若非平稳应是一阶单整，否则是伪回归。故在建立模型之前要对面板变量进行单位根检验3.模型的识别模型的识别包括效应模型的确定和具体模型的确定。效应模型包括确定效应（Fixed-effects）和随

7、机效应（Random-effects）模型。变系数面板数据模型和变截距面板数据模型才有确定效应（Fixed-effects）和随机效应（Random-effects）模型之分，并对应不同的参数估计方法。3.1确定效应模型和随机效应模型检验（1）确定效应模型是指把β当做未知的常数；随机效应模型是指把β当做随机变量。（2）适用于确定效应模型的情况：只关心变量的情况，依据样本特征进行推论。比如，在对不同省市城镇居民平均消费支出与可支配收入的关系研究中，如果我们只关注样本截面个体的对比研究，关心有关省市居民

8、消费支出，进行消费支出比较，不关心总体情况，我们就可以从研究目的的角度出发选择确定效应模型。适用于随机效应模型的情况：关心总体的情况，把样本当做总体的抽样，依样本特征推论总体（3）检验效应模型的方法检验效应模型的方法一般用豪斯曼（Hausman）检验法豪斯曼（Hausman）检验法Hausman效应模型检验的原假设和备择假设：H0：适于建立随机效应模型；H1：适于建立确定效应模型。设确定效应模型的参数为随机效应模型的参数为。若与都是一致估计量，两者差异很小，则样本适于