第五章、面板数据模型.pptVIP

研究生计量经济学 经济学院 马成文 macw@163.com 3170068(O) 第5章 面板数据模型 教学目的和要求： 了解面板数据模型的基本类型; 掌握面板数据模型形式设定的检验方法； 掌握变截距模型的估计和检验方法； 掌握变系数模型的估计和检验方法; 掌握面板数据模型估计的EVIEWS软件. 参考文献 [1] 潘省初．计量经济学中级教程．清华大学出版社，2009 [2] 张晓峒．数量经济学．机械工业出版社，2008 [3] 王志刚．面板数据模型及其在经济分析中的应用．经济科学出版社，2008 [4] 汪同三．21世纪数量经济学．社会科学文献出版社，第1-10卷社会科学出版社 [5] 易丹辉．数据分析与EVIEWS应用，中国人民大学出版社，2008 [6] J．M．伍德里奇．横截面与面板数据的计量经济分析．中国人民大学出版社，2003 [7] 白仲林.面板数据的计量经济分析．南开大学出版社，2007 5.1 面板数据模型的基本类型 和设定形式检验 5.1.1 面板数据模型的基本类型 面板数据概念： 把时间序列数据和截面数据结合体称为面板数据，也称平行数据、合成数据、综列数据等。研究和分析面板数据的模型称为面板数据模型。 面板数据特点： ⑴面板数据可以很好地容纳、控制不可观测的个体单元集之间的异质性、动态性。 ⑵面板数据充分利用了时间段和截面单元的信息，给出了更多的变量、数据信息、自由度，从而减少了变量之间多重共线性的产生。 ⑶面板数据可以将不同时间点上的经历和行为联系起来，能够更好地研究数据的动态特征。 ⑷面板数据模型可以构造、检验、预测比纯时间序列和截面数据更为复杂的行为模型。 面板数据的类型 k元单方程面板数据模型的一般形式为 其中，N表示面板数据中含有的N个个体（即截面数据个数）；T表示时间序列的最大长度。若固定t不变， 是横截面上的N个随机变量；若固定i不变， 是纵向的一个时间序列。 为 维向量， 为 维向量，k为解释变量的个数。 常用的模型有以下三种类型： 类型1： 类型2： 类型3： 对于（1），在横截面上无个体差异，没有结构的变化，则普通最小二乘法估计给出了参数的一致有效估计。此时就是简单的混合回归，将多个时期的截面数据合并为一个样本。 对于（2），方程为变截据模型，在横截面上的个体影响不同，具体体现在模型的截距差异上。一般分为固定效应模型和随机效应模型两类。 对于（3），方程为变系数模型，除了存在个体的截距差异外，在横截面上还存在变化的经济结构，因此结构参数在不同横截面内单位上的数据也是不同。也存在固定效应模型和随机效应模型两类。 5.1.2 面板数据模型形式设定的检验 针对类型1、2、3做三个回归，得三个残差平方和 设原假设H01:变截距模型；H02：变斜率模型 构建两个F检验统计量： 如果F2大于等于临界值，则拒绝H02 ，应继续检验，找出非齐性来源（若接受则用类型3拟合样本）；若F1大于等于临界值，则拒绝H01 ，应用类型1拟合样本（若接受则用类型2拟合样本）。 5.2 变截距模型的估计和检验 5.2.1固定影响变截距模型的估计 固定效应模型 估计方法包括一阶差分法（FD）和固定效应估计法（FE）。 一阶差分法（FD） 表现形式 固定效应估计法（FE） 表现形式 5.2.2随机影响变截距模型的估计 随机效应模型 在固定效应模型中非观测效应ai与任何时期的解释变量有任意的相关关系 ，如果这种关系不存在，那么固定效应变换把消除就会导致非有效的估计量 。 假定非观测效应ai与每一个解释变量都不相关，即： 估计方法包括RE随机效应估计法 由于随机效应模型中存在序列相关问题，因此使用GLS（广义最小二乘法）忽略这种相关。 之后操作类似FE相关内容进行估计。 具体见J．M．伍德里奇．计量经济学导论现代观点．中国人民大学出版社，2003 5.2.3 随机效应模型的检验 LM检验 原假设 检验统计量 给定显著性水平，若LM值大于临界值 ，则拒绝原假设，采用随机效应模型；否则采用固定效应模型。 Hausman检验 原假设H0:个体效应与解释变量无关（随机效应模型）； 备则假设H1:个体效应与解释变量相关（固定效应模型） 检验统计量 其中， 为固定效应模型的估计参数； 为随机效应模型的估计参数。W服从自由度为k的卡方分布。 给定显著性水平，若统计量W大于