固定效应面板数据模型.ppt

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时间:2020-04-23

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1、§6.3固定效应面板数据计量经济学模型一、面板数据模型概述二、模型的设定检验三、固定效应变截距模型四、固定效应变系数模型说明面板数据(PanelData)也被翻译为平行数据、综列数据、时空数据指在时间序列上取多个截面,在每个截面上同时选取相同的个体作为样本,由这些样本观测值所构成的数据。面板数据计量经济学模型近20多年来计量经济学模型理论方法的重要发展之一;已经形成了与截面数据模型相对应的完整的模型体系;具有很好的应用价值。本节将它作为经典截面数据的一种扩展,介绍最简单、常用的固定效应面板数据模型(PanelDataModelswithFixed-Effects)。

2、面板数据模型的发展20世纪60年代将PanelData引入计量经济学模型,只是将面板数据作为一组混合数据(PooledData)样本用以估计经典的计量经济学模型。面板数据模型理论方法的发展和应用研究的开展主要发生在20世纪80-90年代。进入21世纪,PanelData模型理论方法研究已经成为理论计量经济学最活跃的领域。目前,PanelData模型已经成为应用最为广泛的计量经济学模型。一般教科书包含的内容对PanelData计量经济学模型进行总的概述,并讨论模型设定检验的原理和方法;介绍变截距PanelData模型;介绍变系数PanelData模型;介绍动态Pane

3、lData模型。PanelData计量经济学理论研究前沿领域PanelData非线性模型研究,或者称为PanelData非经典计量经济学模型研究。例如PanelData离散选择模型、PanelData计数数据模型、PanelData选择性样本模型等。PanelData单位根和协整检验理论方法研究。一、面板数据模型概述1、经济分析中的PanelData问题只利用截面数据或者只利用时间序列数据不能满足分析目的的需要。例如,如果分析生产成本问题例如,分析外商直接投资对我国各个地区经济增长的影响2、计量经济学模型方法中的PanelData问题充分利用尽可能多的样本信息,是任

4、何一项计量经济学应用研究必须遵循的基本原则。计量经济学模型方法的核心是依据样本信息估计总体参数.采用PanelData比单纯采用横截面数据或时间序列数据会使得模型分析更加有效.PanelData计量经济学模型理论正是基于样本信息的充分利用而发展的。在具体模型方法方面,采用PanelData比单纯采用横截面数据或时间序列数据也有许多优势。可以显著地增加自由度,使得统计推断更加有效;可以降低变量之间的共线性,使得参数估计量更具有效性;可以有助于从不同的经济理论出发建立的互相竞争的模型中识别出正确的模型;可以减少甚至消除模型估计偏差;等等。⒊经典面板数据模型的类型说明仅指

5、经典面板数据模型。每种模型都包括固定效应和随机效应两种设定形式。模型1:截面个体变系数模型,简称变系数模型。该模型表示,在横截面个体之间,存在个体影响(变截距),也存在变化的经济结构,因而结构参数在不同横截面个体上是不同的。模型2:截面个体变截距模型,简称变截距模型。该模型表示,在横截面个体之间,存在个体影响(变截距),不存在变化的经济结构,因而结构参数在不同横截面个体上是相同的。模型3:截面个体截距、系数不变模型。该模型表示,在横截面个体之间,不存在个体影响(变截距),也不存在变化的经济结构,因而模型的截距和结构参数在不同横截面个体上是相同的。模型4:截面个体不变

6、截距、变系数模型。该模型表示,在横截面个体之间,不存在个体影响,但是存在变化的经济结构,因而模型截距相同,而结构参数在不同横截面个体上是不同的。该模型在实际应用中很少出现,从经济行为方面看,如果在不同横截面个体上结构参数存在差异,那么模型截距一般肯定也存在差异。模型5:时点变系数模型。该模型表示,在不同的时点之间,存在个体影响(变截距),也存在变化的经济结构,因而结构参数在不同时点是不同的。该模型在实际应用中也很少出现,从经济行为方面看,不同个体之间的行为差异往往比同一个个体在不同时点上的行为差异更为明显。模型6:截面个体和时点变截距模型。该模型表示,在横截面个体之

7、间,存在个体影响,同时在不同的时点之间,存在个体影响,但是不存在变化的经济结构,因而结构参数在不同横截面个体上是相同的。这是一类在实际应用中常见的模型。从应用的角度,人们希望既控制截面个体影响,也控制时点影响,然后求得平均意义上的不变的结构参数。该模型的估计方法与模型2并无大的差别。三、经典面板数据模型的设定检验1、模型设定检验的目的采用PanelData由于可以构造比单独采用横截面数据或时间序列数据更现实的结构模型,计量经济学的经验研究大大地丰富了。但PanelData包括两维的数据(横截面和时间),如果模型设定不正确,将造成较大的偏差,估计结果与实际将相差甚

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