面板数据模型与应用课件
62页1、面板数据的计量经济分析,白仲林著,张晓峒主审, 南开大学出版社,2008,书号ISBN978-7-310-02915-0。,file:5panel02 file:5panel01,8面板数据模型的协整检验,1面板数据定义,面板数据(panel data)也称作时间序列与截面混合数据(pooled time series and cross section data)。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panel data已经成为专业术语。,N=30,T=50的面板数据示意图 中国各省级地区消费性支出占可支配收入比例走势图,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。 yi t, i = 1, 2, , N; t = 1, 2, , T i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。 利用面板数据建立模型的好处是:(1)由于观测值的增多,可以增加估计量的抽样精度。(2)对于固定效应回归
2、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。,1面板数据定义,2面板数据模型分类,用面板数据建立的模型通常有3种,即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。 2.1 混合模型(Pooled model)。 如果一个面板数据模型定义为, yit = + Xit +it, i = 1, 2, , N; t = 1, 2, , T 其中yit为被回归变量(标量),表示截距项,Xit为k 1阶回归变量列向量(包括k个回归量),为k 1阶回归系数列向量,it为误差项(标量)。则称此模型为混合回归模型。混合回归模型的特点是无论对任何个体和截面,回归系数和都相同。 如果模型是正确设定的,解释变量与误差项不相关,即Cov(Xit,it) = 0。那么无论是N,还是T,模型参数的混合最小二乘估计量(Pooled OLS)都是一致估计量。,2面板数据模型分类,2.2 固定效应模型(fixed effects model)。 固定效应模型分为3种类型,即个体固定效应模型、时点固定效应模型和个体时点双固定效应模型。下面分别介绍。 2.2.1个体固定效应模
3、型(entity fixed effects model) 如果一个面板数据模型定义为, yit = i + Xit +it, i = 1, 2, , N; t = 1, 2, , T 其中i是随机变量,表示对于i个个体有i个不同的截距项,且其变化与Xit有关系;Xit为k 1阶回归变量列向量(包括k个回归量),为k 1阶回归系数列向量,对于不同个体回归系数相同,yit为被回归变量(标量),it为误差项(标量),则称此模型为个体固定效应模型。,3. 面板数据模型估计方法,混合最小二乘(Pooled OLS)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(first difference)OLS估计 (适用于个体固定效应模型) 可行GLS(feasible GLS)估计 (适用于随机效应模型),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),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。,谢谢.,
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