第11章 面板数据模型
81页1、1,第11章 面板数据模型,一、面板数据模型简介 二、混合最小二乘回归 三、固定效应模型 四、随机效应模型 五、模型设定检验 六、动态面板数据模型,2,一、面板数据模型简介,(一)何谓“面板数据(panel data)”? 时间维度+截面维度 如在分析中国各省份经济增长的决定因素时,共有31个截面,每个截面都取1979-2008共30年的数据,则共有930个观察值,这就是一个典型的面板数据。 上市公司财务数据,研究一段时期内(1998-2008)20家上市公司股利的发放数额与股票账面价值之间的关系,共有20 11=220个观测值。,3,表1 1996-2002年中国15个省的居民家庭人均消费数据(不变价格),4,表2 上市公司的投资与股票账面价值,5,(二)面板数据模型的优点,面板数据模型(panel data model),即研究和分析面板数据的模型。它的变量取值都带有时间序列和横截面的两重性。一般线性模型只单独处理横截面数据或时间序列数据,而不能同时分析和对比它们。面板数据模型,相对于一般的线性回归模型,其长处在于它既考虑到了横截面数据存在的共性,又能分析模型中横截面因素的个体特殊
2、效应。 当然我们也可以将横截面数据简单堆积起来用OLS回归模型来处理,但这样做就丧失了分析个体特殊效应的机会。,6,面板数据模型的优点,第一,Panel Data Model通过对不同横截面单元不同时间观察值的结合,增加了自由度,减少了解释变量之间的共线性,从而得到更为有效的估计量; 第二,Panel Data Model是对同一截面单元集的重复观察,能更好地研究经济行为变化的动态性; 第三,Panel Data Model可以通过设置虚拟变量对个别差异(非观测效应)进行控制;即面板数据模型可以用来有效处理遗漏变量(omitted varaiable)的模型错误设定问题。,遗漏变量,使用面板数据的一个主要原因是,面板数据可以用来处理某些遗漏变量问题。 例如,遗漏变量是不随时间而变化的表示个体异质性的一些变量,如国家的初始技术效率、城市的历史或个人的一些特征等。这些不可观测的不随时间变化的变量往往和模型的解释变量相关,从而产生内生性,导致OLS估计量有偏且不一致。 面板数据对遗漏变量问题的解决得益于面板数据对同一个个体的重复观测。,7,8,何谓“非观测效应”?,非观测效应(unobser
3、ved effect),是指在面板数据分析中,一个不可观测的、因截面个体而异、但不随时间变化的变量。 非观测效应通常被解释为对截面个体特征的捕捉。 比如研究:“交通死亡率与酒后驾车人数的关系”(样本为一段时间内浙江省11个地级市) 非观测因素:汽车本身状况、道路质量、当地的饮酒文化、单位道路的车辆密度。 非观测效应的存在导致OLS估计结果不准确,而面板数据可以控制和估计非观测效应。,9,(三)面板数据描述的Stata操作,(1)设定截面变量和时间变量 tsset panelvar timevar (2)描述性统计 sum var1 var2 可得到变量的基本统计量 xtsum var1 var2 分组内(within)、组间(between)和样本整体(overall)计算各变量的基本统计量,10,(四)面板数据模型的一般描述,11,面板数据模型的一般描述(续1),12,面板数据模型的一般描述(续2),面板数据模型的一般描述(续3),13,14,(五)面板数据的估计方法,1、混合最小二乘回归(pooled OLS) 2、固定效应模型(fixed effects model) 3、随机效
4、应模型(random effects model) 4、动态面板模型(dynamic panel data),15,二、混合普通最小二乘回归,Wooldridge第13章 使用混合横截面数据(pooled cross section,将混合在一起的数据看作是横截面数据)的一个理由是要加大样本容量,把在不同时点从同一总体中抽取的多个随机样本混合起来,可以获得更精密的估计量和更有效的检验统计量。 回归所得截距项在不同时期可以有不同的值。可以进行带有时期(年份)虚拟变量多元线性回归。,16,例1:不同时期的妇女生育率 FERTIL1.RAW 1972年和1984年社会总调查(General Social Survey),17,例2:教育回报和工资中性别差异的变化,跨越1978年(基年)和1985年两期的一个混合对数工资方程。 CP78-85.RAW。,18,两时期面板数据分析,比如有关个人、企业或城市、国家的横截面,现有两年的数据,称之为t=1,t=2。 CRIME2.RAW包含1982和1987年若干城市的犯罪和失业的数据。如果用1987年为横截面数据做回归,得到 可以得出增加失业率会降低
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