第八章面板数据模型.ppt

由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。 Levin, Lin Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程， Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。 有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC（Levin-Lin-Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验（注：对普通序列（非面板序列）的单位根检验方法则常用ADF检验），如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。 * * 以我国各省市城镇居民人均消费和可支配收入作为例子：相应的Pool识别名称为BJ_，TJ_，HB_，SX_，NMG_，LN_， …… 。估计城镇居民人均消费?CS的回归模型，模型中的被解释变量?CS 为城镇居民人均全年消费，解释变量为城镇居民人均全年可支配收入?YD（单位：元），变量均为年度数据，样本区间为1991~ 2003年。 Pool方程实例 * 检验模型形式设定形式； (1) 首先分别计算3种形式的模型：变参数模型、变截距模型和不变参数模型，在每个模型的回归统计量里可以得到相应的残差平方和S1=5279603、S2 = 8287453 和S3 (2) 按(10.2.7)式和(10.2.8)式计算F统计量，其中N=29、k=1、T=13，得到的两个F统计量分别为： F1= ((S2 - S1)/28)/(S1 /319) =6.49 F2= ((S3 - S1)/28)/(S1 /319) = 8.63 利用函数 @qfdist(d, k1, k2) 得到F分布的临界值，其中d 是临界点，k1和k2是自由度。在给定5%的显著性水平下(d =0.95)，得到相应的临界值为： F(56, 290) = 1.37 F(84, 290) =1.51 由于 F21.37，所以拒绝H2；又由于 F11.51，所以也拒绝H1。因此，模型应采用变系数的形式。 * * 从城镇居民人均可支配收入?YD的系数看，各省市的边际消费倾向是不同的，最高是山西，0.844，最低是江西，0.669。 * 所有的截面的系数相等，和将5个公司的数据接到一起，用OLS的估计结果相同。 * 二、变截距模型 1、固定效应变截距模型 (1) 固定效应 (Fixed Effects) (情形2：?i ? ?j，?i =?j ) 固定效应估计量通过为每个截面成员估计不同常数项使?i 不同。EViews将每个变量减去平均值，并用转换后的数据，通过最小二乘估计来计算固定影响。 (10.3.3) 其中 ， 固定效应本身不是直接估计的，计算公式为 , i =1, 2, …, N (10.3.4) * (2) 引进总体均值截距项的固定效应变截距模型 如果引进总体均值截距项（m），可以将模型（10.3.1）写成如下的等价形式： i =1, 2, …, N (10.3.10) 在该形式下，模型（10.3.1）中的反映个体影响的跨成员方程变化的截距项被分解成在各个体成员方程中都相等的总体均值截距项（m）和跨成员方程变化的表示个体对总体均值偏离的个体截距项（?i*）。个体截距项?i* 表示的是个体成员i对总体平均状态的偏离，所有偏离之和应该为零，即 (10.3.11) * 在该约束下，可以得到模型(10.3.10)中的各参数的最优线性无偏估计 (10.3.12) (10.3.13) (10.3.14) 其中： ， ， 。 EViews计算固定影响是包含总体均值截距项