计量经济学73PanelData模型课件.ppt

§7.3 Panel Data §7.3 Panel Data 模型模型一、概述一、概述二、模型的设定二、模型的设定——F F检验检验三、固定影响变截距模型三、固定影响变截距模型 四、固定影响变系数模型四、固定影响变系数模型2024/8/20计量经济学73PanelData模型一、一、Panel Data Panel Data 模型概述模型概述2024/8/20计量经济学73PanelData模型1 1、关于、关于Panel Data ModelPanel Data Model•独立的计量经济学分支独立的计量经济学分支–比较多地用于宏观经济分析比较多地用于宏观经济分析——统计数据统计数据–也可以用于微观经济分析也可以用于微观经济分析——调查数据调查数据•几种翻译几种翻译–面板数据模型面板数据模型–综列数据模型综列数据模型–平行数据模型平行数据模型–时空数据模型时空数据模型2024/8/20计量经济学73PanelData模型•常用常用Panel Data 模型模型–变截矩模型变截矩模型(Variable-Intercept Models) 固定影响固定影响(Fixed-Effects) 随机影响随机影响(Random-Effects)–变系数模型变系数模型(Variable-Coefficient Models) 固定影响固定影响 随机影响随机影响–动态变截矩模型动态变截矩模型(Dynamic Models with Variable Intercepts) 固定影响固定影响 随机影响随机影响2024/8/20计量经济学73PanelData模型•其它其它Panel Data 模型模型–联立方程联立方程Panel Data模型模型–离散数据离散数据Panel Data模型模型–选择性样本选择性样本Panel Data模型模型–Panel Data单位根检验和协整检验单位根检验和协整检验2024/8/20计量经济学73PanelData模型2 2、计量经济分析中的、计量经济分析中的Panel DataPanel Data问题问题 •研究目的的需要研究目的的需要–通过建立计量经济学模型进行经济分析，经常发现，通过建立计量经济学模型进行经济分析，经常发现，只利用截面数据或者只利用时间序列数据不能满足分只利用截面数据或者只利用时间序列数据不能满足分析目的的需要。

析目的的需要–例如，如果分析生产成本问题例如，如果分析生产成本问题 –例如，分析目前我国的结构性失业问题例如，分析目前我国的结构性失业问题 •数据信息的充分利用数据信息的充分利用–在计量经济分析中，利用信息越多越有效在计量经济分析中，利用信息越多越有效–利用利用Panel Data比仅利用截面数据或者时间序列数据比仅利用截面数据或者时间序列数据更有效2024/8/20计量经济学73PanelData模型二、二、Panel Data Panel Data 模型的设定模型的设定——F F检验检验2024/8/20计量经济学73PanelData模型⒈⒈单方程单方程Panel Data模型常见的三种情形模型常见的三种情形 •情形情形1：变系数模型在横截面上有个体影响，有：变系数模型在横截面上有个体影响，有结构变化即除了存在个体影响外结构变化即除了存在个体影响外,在横截面上还在横截面上还存在变化的经济结构，因而结构参数在不同横截存在变化的经济结构，因而结构参数在不同横截面单位上是不同的面单位上是不同的2024/8/20计量经济学73PanelData模型•情形情形2：变截距模型在横截面上有个体影响，无：变截距模型。

在横截面上有个体影响，无结构变化即个体影响表现为模型中被忽略的反结构变化即个体影响表现为模型中被忽略的反映个体差异的变量的影响，又分为固定影响和随映个体差异的变量的影响，又分为固定影响和随机影响两种情况机影响两种情况2024/8/20计量经济学73PanelData模型•情形情形3：在横截面上无个体影响，无结构变化则：在横截面上无个体影响，无结构变化则普通最小二乘估计给出了一致有效估计相当于普通最小二乘估计给出了一致有效估计相当于将多个时期的截面数据放在一起作为样本数据将多个时期的截面数据放在一起作为样本数据2024/8/20计量经济学73PanelData模型•情形情形4：不讨论 Because it is seldom meaningful to ask if the intercepts are the same when the slopes are unequal, we shall ignore the type of restrictions.2024/8/20计量经济学73PanelData模型•情形情形5：在时间序列上有个体影响，有结构变化在时间序列上有个体影响，有结构变化。

在理论方法方面与情形在理论方法方面与情形1相同，不讨论相同，不讨论2024/8/20计量经济学73PanelData模型•情形情形6：有实践，无理论：有实践，无理论2024/8/20计量经济学73PanelData模型⒉F⒉F检验检验•F检验的思路是：将情形检验的思路是：将情形2、、3分别视为对情形分别视为对情形1施施加了参数约束加了参数约束•经典模型中的约束检验：经典模型中的约束检验：2024/8/20计量经济学73PanelData模型•假设假设1：斜率在不同的横截面样本点上和时间上都：斜率在不同的横截面样本点上和时间上都相同，但截距不相同情形相同，但截距不相同情形2）） •假设假设2：截距和斜率在不同的横截面样本点和时间：截距和斜率在不同的横截面样本点和时间上都相同情形上都相同情形3）） •如果接收了假设如果接收了假设2，则没有必要进行进一步的检验则没有必要进行进一步的检验如果拒绝了假设如果拒绝了假设2，就应该检验假设，就应该检验假设1，判断是否，判断是否斜率都相等如果假设斜率都相等如果假设1被拒绝，就应该采用情形被拒绝，就应该采用情形1的模型•主要工作是计算主要工作是计算3 3种情形的残差平方和。

下面列出种情形的残差平方和下面列出了计算过程，可以忽略因为在实际应用中，分了计算过程，可以忽略因为在实际应用中，分别对别对3 3种情形的的模型进行估计，以得到残差平方种情形的的模型进行估计，以得到残差平方和2024/8/20计量经济学73PanelData模型•F统计量的计算方法统计量的计算方法 第i群的残差平方和 的残差平方和 2024/8/20计量经济学73PanelData模型的残差平方和 2024/8/20计量经济学73PanelData模型的残差平方和 2024/8/20计量经济学73PanelData模型•检验假设检验假设2的的F统计量统计量•从直观上看，如从直观上看，如S3－－S1很小，很小，F2则很小，低于临界则很小，低于临界值，接受值，接受H2 S3为截距、系数都不变的模型的残差为截距、系数都不变的模型的残差平方和，平方和，S1为截距、系数都变化的模型的残差平方为截距、系数都变化的模型的残差平方和2024/8/20计量经济学73PanelData模型•检验假设检验假设1的的F统计量统计量•从直观上看，如从直观上看，如S2－－S1很小，很小，F1则很小，低于临界则很小，低于临界值，接受值，接受H1。

S2为截距变化、系数不变的模型的残为截距变化、系数不变的模型的残差平方和，差平方和，S1为截距、系数都变化的模型的残差平为截距、系数都变化的模型的残差平方和2024/8/20计量经济学73PanelData模型•Eviews Eviews 不能自动进行不能自动进行F F检验，需要单独进行检验检验，需要单独进行检验•从理论上讲，模型设定检验是不可缺少的从理论上讲，模型设定检验是不可缺少的•在实际应用中，最容易被忽视在实际应用中，最容易被忽视2024/8/20计量经济学73PanelData模型二、固定影响变截距模型二、固定影响变截距模型2024/8/20计量经济学73PanelData模型1.1. LSDVLSDV模型及其参数估计模型及其参数估计 T阶向量(T×n)阶向量2024/8/20计量经济学73PanelData模型•该模型通常被称为最小二乘虚拟变量该模型通常被称为最小二乘虚拟变量(LSDV)模型，模型，有时也称之为协方差分析模型有时也称之为协方差分析模型(解释变量既有定量解释变量既有定量的，也有定性的的，也有定性的)•如果如果n充分小，此模型可以当作具有（充分小，此模型可以当作具有（n+K)个参个参数的多元回归数的多元回归,参数可由普通最小二乘进行估计。

参数可由普通最小二乘进行估计•当当n很大，甚至成千上万，很大，甚至成千上万，OLS计算可能超过任何计算可能超过任何计算机的存储容量此时，可用分块回归的方法计算机的存储容量此时，可用分块回归的方法进行计算进行计算•分块回归的思路是：设法消去数量很多的分块回归的思路是：设法消去数量很多的αi，估计，估计β，然后利用每个个体的时间序列数据计算，然后利用每个个体的时间序列数据计算αi 2024/8/20计量经济学73PanelData模型e’e=T这是一个不含高阶的Qi，只含β的模型，可以估计β2024/8/20计量经济学73PanelData模型 β的协方差估计是无偏的，且当的协方差估计是无偏的，且当n或或T趋于无穷大趋于无穷大时，为一致估计它的协方差阵为：时，为一致估计它的协方差阵为： 截距的估计是无偏估计，且仅当T趋于无穷大时为一致估计 随机项方差估计量2024/8/20计量经济学73PanelData模型•分块估计的思路：分块估计的思路：–首先构造首先构造1个不含个不含αi，只包含，只包含β的模型，对其进行的模型，对其进行OLS–然后分别在每个个体上计算然后分别在每个个体上计算αi，，分块的含义体现于此。

分块的含义体现于此• 通过通过F统计量检验变截距假设统计量检验变截距假设2024/8/20计量经济学73PanelData模型⒊⒊用用EviewsEviews估计固定影响变截距模型演示估计固定影响变截距模型演示•利用北京、天津、河北、山西、内蒙利用北京、天津、河北、山西、内蒙5地区地区1997-2003年消费总额与年消费总额与GDP的数据，消费总额为被解的数据，消费总额为被解释变量，以释变量，以GDP为解释变量，建立一元线性为解释变量，建立一元线性Panel Data模型2024/8/20计量经济学73PanelData模型打开打开Eviews，建立新工作文件，建立新工作文件• 如何在如何在EviewsEviews中建立中建立Panel DataPanel Data文件？文件？2024/8/20计量经济学73PanelData模型输入输入Panel Data的起止时间（的起止时间（1997、、2003））2024/8/20计量经济学73PanelData模型选择建立新的数据文件选择建立新的数据文件2024/8/20计量经济学73PanelData模型数据类型选择（数据类型选择（Pool）和文件命名（）和文件命名（gdpcons））2024/8/20计量经济学73PanelData模型输入截面个体名称（输入截面个体名称（BJ、、TJ、、HB、、SX、、NM））2024/8/20计量经济学73PanelData模型选择选择Sheet，输入变量名（，输入变量名（GDP?、、CONS?））2024/8/20计量经济学73PanelData模型出现数据表出现数据表2024/8/20计量经济学73PanelData模型输入数据、显示数据输入数据、显示数据2024/8/20计量经济学73PanelData模型在数据表界面上，选择在数据表界面上，选择Estimate命令，进行估计命令，进行估计• 如何在如何在EviewsEviews中估计中估计Panel Data Panel Data 模型？模型？2024/8/20计量经济学73PanelData模型估计估计2024/8/20计量经济学73PanelData模型输出输出2024/8/20计量经济学73PanelData模型结果结果2024/8/20计量经济学73PanelData模型三、固定影响变系数模型三、固定影响变系数模型2024/8/20计量经济学73PanelData模型•将将βi视为固定的不同的常数时，可写成：视为固定的不同的常数时，可写成： 将截距项也看作一个虚变量2024/8/20计量经济学73PanelData模型•显然，如果随机干扰项在不同横截面个体之间不显然，如果随机干扰项在不同横截面个体之间不相关，上述模型的参数估计极为简单，即以每个相关，上述模型的参数估计极为简单，即以每个截面个体的时间序列数据为样本，采用经典单方截面个体的时间序列数据为样本，采用经典单方程模型的估计方法分别估计其参数。

即使采用程模型的估计方法分别估计其参数即使采用GLS估计同时得到的估计同时得到的GLS估计量，也是与在每个估计量，也是与在每个横截面个体上的经典单方程估计一样横截面个体上的经典单方程估计一样•条件：条件： 2024/8/20计量经济学73PanelData模型•如果随机项在不同横截面个体之间的协方差不为如果随机项在不同横截面个体之间的协方差不为零，零，GLS估计比每个横截面个体上的经典单方程估计比每个横截面个体上的经典单方程估计更有效估计更有效•为什么？为什么？ 问题的关键是然后求得V矩阵各种文献中提出各种V矩阵的方法，形成了各种FGLS估计2024/8/20计量经济学73PanelData模型。