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1、第第第9章章章面板数据模型与应用1．面板数据定义2．面板数据模型分类3．面板数据模型估计方法4．面板数据模型的检验与设定5．面板数据建模案例分析6．面板数据的单位根检验7．面板数据模型的协整检验8．EViwes应用9．面板数据研究新进展（动态面板数据模型、非均衡面板数据模型、离散面板数据模型、面板数据非平稳性、面板数据的协积）1．面板数据定义时间序列数据或截面数据都是一维数据。时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在固定时点的一组数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。所以，面板数据（pane
2、ldata）也称作时间序列与截面混合数据（pooledtimeseriesandcrosssectiondata）。面板数据是截面上个体在不同时点的重复观测数据。panel原指对一组固定调查对象的多次观测，近年来paneldata已经成为专业术语。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（crosssection）看，是由若干个体（entity,unit,individual）在某一时点构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinalsection）看每个个体都是一个时间序列。图21978-2005中国各省级地区
3、消费性支出占可支配收入比例走势图(价格平减过)面板数据分两种特征：（1）个体数少，时间长。（2）个体数多，时间短。面板数据主要指后一种情形。面板数据用双下标变量表示。例如1yit,i=1,2,…,N;t=1,2,…,Ti对应面板数据中不同个体。N表示面板数据中含有N个个体。t对应面板数据中不同时点。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，yi.,(i=1,2,…,N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y.t,(t=1,2,…,T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。利用面板数据建立模型的好处是：（1）由于观测值
4、的增多，可以增加估计量的抽样精度。（2）对于固定效应模型能得到参数的一致估计量，甚至有效估计量。（3）面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息。例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。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yit,i=1,2,…,N;t=1,2,…,T，如果每个个体在相同的时期内都有观测值记录，则称此面板数据为平衡面板数据（balanc
5、edpaneldata）。若面板数据中的个体在相同时期内缺失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalancedpaneldata）。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。人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。人均消费和收入的面板数据从纵剖面观察分别见图2和图3。从横截面观察分别见图4和图
6、5。横截面数据散点图的表现与观测值顺序有关。图4和图5中人均消费和收入观测值顺序是按地区名的汉语拼音字母顺序排序的。安徽12000北京10000福建河北8000黑龙江6000吉林江苏4000江西辽宁2000内蒙古0山东山西上海内蒙古江苏河北19992002山西安徽1996天津浙江图315个省级地区的人均消费序列（个体）（file:5panel02）安徽14000北京12000福建河北10000黑龙江8000吉林6000江苏江西4000辽宁2000内蒙古浙江山西0山东山东辽宁上海江苏20022000山西福建1998黑
7、龙江安徽1996天津浙江图415个省级地区的人均收入序列（个体）（file:5panel02）2199612000199710000199819998000200060002001400020022000安徽0河北江苏20022000内蒙古山西19981996图57个人均消费横截面数据（含15个地区）(每条连线表示同一年度15个地区的消费值)140001200019961000019978000199860001999400020002000200102002安徽河北江苏2002内蒙古山西19991996图67个人
8、均收入横截面数据（含15个地区）(每条连线表示同一年度15个地区的收入值)用CP表示消费，IP表示收入。AH,BJ,FJ,HB,HLJ,JL,JS,JX,LN,NMG,SD,SH,SX,TJ,ZJ分别表示安徽省、北京市、福建省、河北省、黑龙江省、吉林省、江苏省、江西省、辽宁省、内蒙古自治区、山东省、上海市、山西省、天津市、浙江省。15个地区7年人均消费对收入
