第一章节计量经济学幻灯片.pptVIP

第三节 经济数据的结构 横截面数据（cross-sectional data set） 定义：对给定的某个时间点的个人、家庭、企业、城市、洲、国家或者一系列其他单位采集的样本所构成的数据集。常被用于劳动经济学、健康经济学和农村经济学中。 spring 2012 计量 * 经济数据的结构 横截面数据 随机抽样 在一个纯粹的横截面分析中，我们应该忽略数据搜集中细小的时间差别 随机抽样样本的不随机可能。比如家庭财富调查中富人更愿意瞒报财产数额 样本相对总体较大时不能保证观测值是独立抽取的 spring 2012 计量 * 经济数据的结构 obsno wage educ exper female married 1 3.1 11 2 1 0 2 3.24 12 22 1 1 3 3 11 2 0 0 4 6 8 44 0 1 5 5.3 12 7 0 1 6 8.75 16 9 0 1 7 11.25 18 15 0 0 8 5 12 5 1 0 9 3.6 12 26 1 0 10 18.18 17 22 0 1 11 6.25 16 8 1 0 12 8.13 13 3 1 0 13 8.77 12 15 0 1 14 5.5 12 18 0 0 15 22.2 12 31 0 1 16 17.33 16 14 0 1 17 7.5 12 10 1 1 18 10.63 13 16 1 0 19 3.6 12 13 1 1 20 4.5 12 36 1 1 21 6.88 12 11 1 0 22 8.48 12 29 0 1 23 6.33 16 9 1 0 24 0.53 12 3 1 0 spring 2012 计量 * 经济数据的结构 时间序列数据（time series data） 定义：在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。如我国国内生产总值从1949到2009的变化就是时间序列数据。 spring 2012 计量 * 经济数据的结构 时间序列数据 时间序列分析比横截面数据分析更为困难的一个关键原因是我们很少假设经济数据的观测独立于时间。比如由于GDP的趋势从这个季度到下一个季度保持着相当的稳定性，所以对上一个季度GDP的一些了解会告诉我们本季度GDP的可能范围。 spring 2012 计量 * 经济数据的结构 年 份 国 民 国内生产 　 　 　 　 　 人均国内 总收入 总 值 第一产业 第二产业 　 　 第三产业 生产总值 　 　 工 业 建筑业 (元) 2000 98000.5 99214.6 14944.7 45555.9 40033.6 5522.3 38714.0 7858 2001 108068.2 109655.2 15781.3 49512.3 43580.6 5931.7 44361.6 8622 2002 119095.7 120332.7 16537.0 53896.8 47431.3 6465.5 49898.9 9398 2003 135174.0 135822.8 17381.7 62436.3 54945.5 7490.8 56004.7 10542 2004 159586.7 159878.3 21412.7 73904.3 65210.0 8694.3 64561.3 12336 2005 185808.6 184937.4 22420.0 87598.1 77230.8 10367.3 74919.3 14185 2006 217522.7 216314.4 24040.0 103719.5 91310.9 12408.6 88554.9 16500 2007 267763.7 265810.3 28627.0 125831.4 110534.9 15296.5 111351.9 20169 2008 316228.8 314045.4 33702.0 149003.4 130260.2 18743.2 131340.0 23708 2009 343464.7 340506.9 35226.0 157638.8 135239.9 22398.8 147642.1 25575 spring 2012 计量 * 经济数据的结构 混合横截面数据（pooled cross section） 定义：有些数据既有横截面数据的特点，又有时间序列的特点。例如，假设对中国家庭进行了两次横截面数据的调查，一次在2000年，一次在2010年。为了扩大我们的样本容量，我们可以将这两年的数据合并为一个混合横截面数据。 spring 2012 计量 * 经济数据的结构 spring 2012 计量 * 经济数据的结构 面板或纵列数据（pane