面板数据模型与应用.ppt

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1、15个省级地区的人均收入序列Filepanel02c从结果看，北京、上海、浙江是自发消费（消费函数截距）最大的3个地区。3.面板数据模型估计方法混合最小二乘（PooledOLS）估计（适用于混合模型）平均数（between）OLS估计（适用于混合模型和个体随机效应模型）离差变换（within）OLS估计（适用于个体固定效应回归模型）一阶差分（firstdifference）OLS估计（适用于个体固定效应模型）可行GLS（feasibleGLS）估计（适用于随机效应模型）4．面板数据模型检验与设定方法4．面板数据模型检验与设定方法4.2Hausman检验原假设与备择假设是H0:个体

2、效应与回归变量无关（个体随机效应回归模型）H1:个体效应与回归变量相关（个体固定效应回归模型）5．面板数据建模案例分析案例1（file:5panel02）：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭固定价格的人均消费（CP）和人均收入（IP）数据见file:panel02。数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。15个省级地区的人均消费序列15个省级地区的人均收入序列（个体）15个地区7年人均消费对收入的面板数据散点图见图6和图7。图6中每一种符号代表一个省级地区的7个观测点组成的时间序列。相当于观察15个时间序列。图7中每一种符号代表一个年度

3、的截面散点图（共7个截面）。相当于观察7个截面散点图的叠加。人均消费对收入的面板数据散点图对数的人均消费对收入的面板数据散点图5．面板数据建模案例分析5．面板数据建模案例分析个体固定效应模型估计结果如下：LnCPit=0.6878+0.8925LnIPit+it(5.4)(60.6)R2=0.99,DW=1.55．面板数据建模案例分析混合模型与个体固定效应模型比较，应该建立个体固定效应模型。5．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，应该建立个体固定效应模型。注意：通过观察散点图确定模型形式5．面板数据建模案例分析例1:分省城镇居民人均食品支出（food）与

4、城镇居民人均收入（income）的关系Food和income的混合数据散点图Food和log(income)的混合数据散点图5．面板数据建模案例分析应该建立关于log(Food)和log(log(income))的面板数据模型。例1:分省城镇居民人均食品支出（food）与城镇居民人均收入（income）的关系个体随机效应回归模型估计结果如下：logfood=-5.5321+6.0727log(logincome)（-88.6）（206.9）R2=0.986，DW=0.39，NT=588因为H=15.8>20.05(1)=3.8，所以模型存在个体固定效应。应该建立个体固定效应回

5、归模型。例1:分省城镇居民人均食品支出（food）与城镇居民人均收入（income）的关系用个体固定效应回归模型的估计结果如下：logfood=-5.5151+6.0645log(logincome)（-90.1）（206.3）R2=0.989，DW=0.43，NT=2821=588上式的导函数是导函数不是常量，说明（1）式中人均食品支出对人均收入的弹性系数是随着城镇人均收入的增加而减小。当城镇人均收入为2000元时，人均食品支出对人均收入的弹性系数是0.80.。当城镇人均收入增长到12000元时，弹性系数下降到0.65。城镇人均食品支出对人均收入的弹性系数随着人均收入的提高

6、而递减。例1:分省城镇居民人均食品支出（food）与城镇居民人均收入（income）的关系5．面板数据建模案例分析例2:加入人力资本的生产函数研究人均产出y对人均资本K的面板数据散点图对数形式人均产出Lny对人均资本LnK的面板数据散点图5．面板数据建模案例分析5．面板数据建模案例分析例2:加入人力资本的生产函数研究人均产出Lny对人均受教育时间edu的面板数据散点图对数形式人均产出Lny对人均受教育时间edu的面板数据散点图结合图形分析，建立如下计量模型:5．面板数据建模案例分析例3:城镇恩格尔系数cratio与人均收入cincome的关系研究尽管线性回归结果有显著性，但对于这

7、个问题应该建立倒数或指数模型。1．Quah检验（1990）2．LL（Levin-Lin）检验（1992）3．LLC（Levin-Lin-Chu）检验（2002）4．Breitung检验（2002）5．Hadri检验6．Abuaf-Jorion检验（1990），Jorion-Sweeney检验（1996）7．Bai-Ng检验（2001），Moon-Perron检验（2002）8．IPS（Im-Pesaran-Shin）检验（1997,2002）6．面板数据的单位根检验6．面板数据的