第7章面板数据模型课件

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。

2、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,。

3、面板数据模型的分析,第一节 面板数据模型简介第二节 固定效应模型及其估计方法第三节 随机效应模型及其估计方法第四节 模型设定的检验第五节 面板数据模型应用实例第六节 面板数据模型扩展：Hausman-Talor模型,第一节 面板数据模型简介,一、面板数据和模型概述 在经济学研究和实际应用中，我们经常需要同时分析和比较横截面观察值和时间序列观察值结合起来的数据，即：数据集中的变量同时含有横截面和时间序列的信息。这种数据被称为面板数据(panel data)，它与我们以前分析过的纯粹的横截面数据和时间序列数据有着不同的特点。简单地讲，。

4、第2章 面板数据模型,2,前言,什么是面板数据(Panel Data)？ 面板数据的特征与优势？ 面板数据模型的分类：静态与动态。 静态、动态面板数据模型如何进行估计？以及估计量性质如何？,3,2.1 面板数据模型,其中： 和 分别表示消费和收入。 表示两个观测个体。 为经典误差项。,例1. 居民消费行为分析 将城镇居民和农村居民的时间序列数据组成面板数据，那么模型可以表述为：,(2。

5、第11章 面板数据模型 11.1面板数据模型概述 11.1.1 面板数据的含义,面板数据（panel data）也称也称平行数据，或时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data），是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。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。

6、计量经济学,第五讲 面板数据模型,主讲人：李顺毅,面板数据模型,面板数据定义,15个省级地区的人均收入序列,二、模型分类,混合模型 固定效应模型 随机效应模型,1、混合模型,混合模型的估计结果,2、固定效应模型,从结果看，北京、上海、浙江是自发消费（消费函数截距）最大的3个地区。,3、随机效应模型,三、面板数据模型的估计方法,1、混合OLS估计估计混合模。

7、第11章 面板数据模型 11.1面板数据模型概述 11.1.1 面板数据的含义,面板数据（panel data）也称也称平行数据，或时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data），是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。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, ,。

8、1 第 14 章 面板数据模型 计量经济学 高教出版社 2011 年 6 月 王少平 杨继生 欧阳志刚等编著 2 前言 什么是面板数据 PanelData 面板数据的特征与优势 面板数据模型的分类 静态与动态 静态 动态面板数据模型如何进行估计 以及 估计量性质如何 计量经济学 高教出版社 2011 年 6 月 王少平 杨继生 欧阳志刚等编著 3 14 1 面板数据模型 其中 和 分别表示消费和收。

9、第九章 面板数据模型,第一节 面板数据和面板数据模型,混合数据（pooled data）是将横截面数据和时间序列数据结合在一起的数据。 我们在第一章中曾介绍，横截面数据模型使用同一时点不同个体（entity）的观测值，数据可来自不同地区、公司、人员或其它个体；时间序列数据则是跨越不同时期的同一地区、同一公司、同一个人或其它同一个体的数据。 横截面时间序列混合数据则包含不同横截面个体不同时期的数据。

10、面板数据模型,图6 图7,File：panel02c,用原变量建模还是用对数变量建模?,图8,图9,(1)建立年度频率文件,面板数据EVIEWS输入,（2）建立合成数据库（pool）对象 在打开工作文件窗口的基础上，点击主功能菜单中的Objects键，选New Object功能，从而打开New Object（新对象）选择窗,在Type of Object选择区选择Pool（混合数据库），在Name of Object选择区命名CS（初始显示为Untitled），点击OK，从而打开Pool对象说明窗口。在窗口中输入15个地区标识AH（安徽）、BJ（北京）、ZJ（浙江）。,（3）定义序列名并输入数据 在新建立的Pool（混合数据。

11、1 面板数据模型 王少平2012年12月 2 前言 什么是面板数据 PanelData 面板数据的特征与优势面板数据模型及其分类静态面板数据模型估计及性质固定效应随机效应检验 Hausman检验动态面板数据模型GMM估计及性质总结 计量经济学 面板数据模型 王少平 3 一 什么是面板数据 面板数据 多个观测对象的时间序列数据所组成的样本数据 计量经济学 面板数据模型 王少平 4 一 什么是面板数。

12、第九章 面板数据(Panel Data) 模型,9.1 面板数据模型及其估计方法 9.2 面板数据模型的设定和检验,9.1 面板数据模型及其估计方法 一、Panel Data 模型概述 二、两时期面板数据分析 三、固定效应模型及其估计 四、随机效应模型及其估计,一、关于Panel Data Model概述,独立的计量经济学分支 比较多地用于宏观经济分析统计数据 也可以用于微观经济分析调查数据 几种翻译 面板数据模型 综列数据模型 平行数据模型 时空数据模型,常用Panel Data 模型 变截矩模型(Variable-Intercept Models) 固定影响(Fixed-Effects) 随机影响(Random-Effects) 。

13、2019/6/29,应用数量经济学,2019/6/29,应用数量经济学,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。,Wooldridge,Baltagi,第15章 面板数据模型与应用,2019/6/29,应用数量经济学,2019/6/29,应用数量经济学,2019/6/29,应用数量经济学,2019/6/29,应用数量经济学,15个省级地区的人均收入序列,2019/6/29,应用数量经济学,2019/6/29,应用数量经济学,File panel02c,2019/6/29,应用数量经济学,2019/6/29,应用数量经济学,2019/6/29,应用数量经济学,2019/6/29,应用数量经济学,2019/6/29,应用数。

14、面板数据模型,卢二坡 2008.12.11,第一节 面板数据模型简介,一、数据的类型 Cross-sectional: observations on a number of agents/firms in moment in time Time series: observations taken at intervals over time Pooled cross-section: rand。

15、第五章 面板数据模型1Chaper5 面板数据模型1。基本概念介绍在联立方程模型中，我们已接触到面板数据模型，它只是作为一种特殊的联立式来讨论的。不同时间和不同个体仅是一种混合的普通样本，采用 POLS 方法处理。面板数据中不同时间段和不同个体的二元特征没有考虑。而这些特征往往包含有明确的经济信息。本章以存在不可观测效应（Unobserved effect）的现代观点重新阐释面板数据模型。不可观测效应的含义是，从不同时间抽取的样本数据中，存在一个相对时间不变的不可观测的因素，称为异质性。例如，样本个体选择家庭，认知能力、动机、遗。

16、计 量 经 济 学 Econometrics 李 平 2006年1月,主要内容,面板数据（Panel data） 固定效应 随机效应 固定效应和随机效应模型的比较,面板数据,常用的经济数据类型 横截面数据：空间 时间序列数据：时间 面板数据（混合数据、综列数据）,面板数据,为什么使用面板数据？ 既能体现横截面上不同个体的差异性，又能反映出某一个体的历史信息。 可以提供“更有价值的数据，变量之间增加了多变性而减少了共线性，并且提高了自由度和估计的有效性” 更好地检测和度量单纯使用横截面数据或时间序列数据无法观测到的影响。 通过使数据适用于多个单元。

17、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。

18、第六章面板数据模型 引例 数据的分类与特点 常见的数据类型包括 1 截面数据 同一时间不同个体构成的数据 特点 具有独立性和异质性2 时间序列数据 同一个体不同时间观测构成的数据 特点 具有同质性和相关性3 面板数据 不同个体在不同时间的观测构成的数据 特点 具有异质性和相关性 例如 1996 2002年中国东北 华北 华东15个省级地区的居民家庭人均消费和人均收入 不变价格 数据见下表 数据是。

19、第六章 面板数据模型,引例. 数据的分类与特点,常见的数据类型包括: 1. 截面数据 (同一时间不同个体构成的数据) 特点: 具有独立性和异质性 2. 时间序列数据(同一个体不同时间观测构成的数据) 特点: 具有同质性和相关性 3. 面板数据(不同个体在不同时间的观测构成的数据) 特点: 具有异质性和相关性,例如：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费和人均收入。

20、面板数据模型的分析,第一节 面板数据模型简介 第二节 固定效应模型及其估计方法 第三节 随机效应模型及其估计方法 第四节 模型设定的检验 第五节 面板数据模型应用实例,第一节 面板数据模型简介,一、面板数据和模型概述 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time se。