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[经管营销]经典 面板数据模型的分析
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Ⅰ：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， 面板数据因同时含有时间序列数据和截面数据，所 以其统计性质既带有时间序列的性质，又包含一定 的横截面特点。因而，以往采用的计量模型和估计 方法就需要有所调整。 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 一、为什么要对模型的设定进行检验？ 二、检验的方法 Greene（1997）介绍了两种检验方法。一种是 由Breush和Pagan（1980）提出的拉格朗日检验法 （LM test）。另一种是Hausman（1978）提出的 Hausman检验方法（Hausman test），Hausman 检验量其实是一种Wald检验法（Wald test）。这两 种方法均可以用于验证面板数据模型的设定应该是 固定效应还是随机效应。 第五节 面板数据模型应用实例 二、面板数据模型数据估计的Eviews实现 若点击View键选择 Representations功能， 还可以得到输出结果的 代数表达式（右图给出 了部分结果）。 第六节 面板数据模型扩展Ⅰ： Hausman-Talor模型 * 一致估计量要求：当样本量趋近无穷大时，估计量同时趋近真实值。在面板数据模型中这就要求N和T分别趋向无穷大，这有时有问题，如例1中，N是固定的，华东六省一市是不能改变的，因此当样本的N和T都比较小时，可以直接采用固定效应模型。 第三，检验标准：LM大于临界值，则拒绝H0。 *
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