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面板数据模型（Fixed Effect Random Effect）课件

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1、问题和动机遗漏重要变量或有明确的非观测效应动态效应原理离差消除不可观测效应综合利用截面和时间序列信息方法例子,第八章面板数据模型（Panel Data ）,一面板数据定义,面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。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。,面板数据用双下标变量表示。例如 Yi t , i = 1, 2, , n; t = 1, 2, , T,n 表示面板数据中含有n个个体。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 是纵剖面上的一个时间序列。,基本模型,二. 固定效应模型,对模型（1）,不同个体的差异与 t 无关,对同一个个体：,同一个体在不同时期没有差异。,对模型（2）,不同个体的差异与 t 无关,对同一个体不同时期：,同一个体在不同时期有差异。,对不同个体不同时期：,不同个体不同时期有差异。,1. 关于,2. 对固定效应的模型（1）设定和估计,（1）设定（不含截距项，引进n个虚拟变量）,（

2、2）估计, 分块估计（克服n 太大）,思路：先估计,得,再估计,方差的估计量为：,（3）设定检验,基本模型,固定影响模型,线性约束检验（有n-1个约束方程）,不选基本模型,不拒基本模型,注：对含截距项模型，设定时引进n-1个虚拟变量。,3. 对固定效应的模型（2）设定和估计,（1）设定（不含截距项，引进nT-1个虚拟变量）,含截距项，引进nT-2个虚拟变量:,（2）估计, OLS, ML 估计（只要满足古典假设）, 分块估计,（3）设定检验 (不含截距项),若接受，则选基本模型,说明：用模型（2）比较少。因为引进变量太多，参数估计太多，自由度减少。一般刻画时间上的差异时直接引进 t。,三. 随机效应模型（Random Effect）,1. 模型,2. 假定,关于wit的假定：,不同个体无自相关；同一个个体有自相关。,3. 估计方法,OLS, GLS, FGLS, ML等,下面利用OLS介绍单位间估计和单位内估计 Between estimator和within estimator,1. OLS估计量,2. 分解,（1）单位内估计,2. 分解（续）,（2）单位间估计,（3）单位内估计和单位间估计的关系,被解释变量: 消费支出y 单位：元解释变量: 纯收入x 单位：元,一、模型设定,例：,模型形式：,二、样本,选自中国农业统计年鉴。,调用数据库 Panel data,3. 模型结果展示：,4. 结果分析,从简单回归结果看，,从固定影响模型检验结果看，,拒绝假设，即不选基本模型。,从随机影响模型检验结果看，,接受假设，不选固定影响模型，选随机影响模型合适。,5. 经济分析,根据随机影响模型回归结果进行简单的边际分析。模型为：y=-192.43+0.79x 我国农村居民人均纯收入每增加一元，人均消费将增加0.79元。,Stata的应用,有关命令 Xtdes Xtsum Xttab Xtreg（Xtreg,fe和Xi:reg） Xtdata Xtivreg,

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