anel Data计量经济学模型概述.ppt

第5章 Panel Data计量经济学模型,Panel Data 面板数据 综列数据 平行数据 时空数据,本章内容 5.1对Panel Data计量经济学模型进行总的概述，并讨论模型设定检验的原理和方法； 5.2介绍变截距Panel Data模型； 5.3介绍变系数Panel Data模型； 5.4介绍动态Panel Data模型。,Panel Data计量经济学理论研究前沿领域 一个是Panel Data非线性模型研究，或者称为Panel Data非经典计量经济学模型研究。例如Panel Data离散选择模型、Panel Data计数数据模型、Panel Data选择性样本模型等。 另一个是Panel Data单位根和协整检验理论方法研究。 有关这两个领域，限于本书的篇幅和定位，本章将不予讨论。,5.1 Panel Data计量经济学模型概述,一、Panel Data模型的发展 二、经典Panel Data模型的类型 三、经典Panel Data模型的设定检验,一、Panel Data模型的发展,1、经济分析中的Panel Data问题,只利用截面数据或者只利用时间序列数据不能满足分析目的的需要。 例如，如果分析生产成本问题 例如，分析外商直接投资对我国各个地区经济增长的影响,2、计量经济学模型方法中的Panel Data问题,充分利用尽可能多的样本信息，是任何一项计量经济学应用研究必须遵循的基本原则。 计量经济学模型方法的核心是依据样本信息估计总体参数. 采用Panel Data比单纯采用横截面数据或时间序列数据会使得模型分析更加有效. Panel Data计量经济学模型理论正是基于样本信息的充分利用而发展的。,在具体模型方法方面，采用Panel Data比单纯采用横截面数据或时间序列数据也有许多优势。例如: 可以显著地增加自由度，使得统计推断更加有效； 可以降低变量之间的共线性，使得参数估计量更具有效性； 可以有助于从不同的经济理论出发建立的互相竞争的模型中识别出正确的模型； 可以减少甚至消除模型估计偏差；等等。,3、Panel Data模型的发展,20世纪60年代将Panel Data引入计量经济学模型，只是将面板数据作为一组混合数据（Pooled Data）样本用以估计经典的计量经济学模型。 面板数据模型理论方法的发展和应用研究的开展主要发生在20世纪80-90年代。 进入21世纪，Panel Data模型理论方法研究已经成为理论计量经济学最活跃的领域。 目前，Panel Data模型已经成为应用最为广泛的计量经济学模型。,二、经典Panel Data模型的类型,模型1：截面个体变系数模型，简称变系数模型。,该模型表示，在横截面个体之间，存在个体影响（变截距），也存在变化的经济结构，因而结构参数在不同横截面个体上是不同的。,模型2：截面个体变截距模型，简称变截距模型 。,该模型表示，在横截面个体之间，存在个体影响（变截距），不存在变化的经济结构，因而结构参数在不同横截面个体上是相同的。,模型3：截面个体截距、系数不变模型。,该模型表示，在横截面个体之间，不存在个体影响（变截距），也不存在变化的经济结构，因而模型的截距和结构参数在不同横截面个体上是相同的。,模型4：截面个体不变截距、变系数模型。,该模型表示，在横截面个体之间，不存在个体影响，但是存在变化的经济结构，因而模型截距相同，而结构参数在不同横截面个体上是不同的。该模型在实际应用中很少出现，从经济行为方面看，如果在不同横截面个体上结构参数存在差异，那么模型截距一般肯定也存在差异。,模型5：时点变系数模型。,该模型表示，在不同的时点之间，存在个体影响（变截距），也存在变化的经济结构，因而结构参数在不同时点是不同的。该模型在实际应用中也很少出现，从经济行为方面看，不同个体之间的行为差异往往比同一个个体在不同时点上的行为差异更为明显。,模型6：截面个体和时点变截距模型。,该模型表示，在横截面个体之间，存在个体影响，同时在不同的时点之间，存在个体影响，但是不存在变化的经济结构，因而结构参数在不同横截面个体上是相同的。,这是一类在实际应用中常见的模型。从应用的角度，人们希望既控制截面个体影响，也控制时点影响，然后求得平均意义上的不变的结构参数。,该模型的估计方法与模型2并无大的差别。,三、经典Panel Data模型的设定检验,1、模型设定检验的目的,采用Panel Data 由于可以构造比单独采用横截面数据或时间序列数据更现实的结构模型，计量经济学的经验研究大大地丰富了。 但Panel Data包括两维的数据(横截面和时间)，如果模型设定不正确，将造成较大的偏差，估计结果与实际将相差甚远。 所以，在建立Panel Data模型时必须控制不可观察的个体和（或）时间的特征以避免模型设定的偏差并改进参数估计的有效性。,Panel Data是来自经济活动的复杂过程。 若假设经济变量在每个时点上都是由参数化的概率分布函数生成的，实际上是不现实的。 忽视这种在横截面或时间上参数的本质上的差异可能会导致参数估计不是一致估计或估计出的参数值无意义。,建立Panel Data模型的第一步是检验刻画被解释变量Y的参数是否在所有横截面个体上和时间上都是常数，即检验所研究的问题属于上述模型1、2、3中的哪一种，以确定模型的形式。,2、F检验,经典模型中的约束检验：,假设1：斜率在不同的横截面样本点上和时间上都相同，但截距不相同。（模型2） 假设2：截距和斜率在不同的横截面样本点和时间上都相同。（模型3） 首先检验假设2。如果接收了假设2，则没有必要进行进一步的检验。如果拒绝了假设2，就应该检验假设1，判断是否斜率都相等。如果假设1被拒绝，就应该采用模型1。,检验假设2的F统计量,从直观上看，如S3S1很小，F2则很小，低于临界值，接受H2。 S3为截距、系数都不变的模型的残差平方和，S1为截距、系数都变化的模型的残差平方和。,检验假设1的F统计量,从直观上看，如S2S1很小，F1则很小，低于临界值，接受H1。 S2为截距变化、系数不变的模型的残差平方和，S1为截距、系数都变化的模型的残差平方和。,3、回归残差平方和的计算,第i群的残差平方和,的残差平方和,的残差平方和,的残差平方和,4、说明,Panel Data模型的设定检验是建立Panel Data应用模型的第一步和不可缺少的步骤，但是在实际应用研究中，研究者经常根据研究目的的需要设定模型类型，这是目前Panel Data模型应用研究中存在的一个突出问题。 例如，某经济研究类学术刊物2011年第1-6期共刊载研究论文68篇，其中采用Panel Data的应用研究论文25篇，可见Panel Data模型应用研究之广泛。在25篇论文中，13篇采用截面个体和时点变截距模型（模型6），6篇采用截面个体变截距模型（模型2），5篇采用截面个体截距、系数不变模型（模型3），1篇采用截面个体变系数模型（模型1），而且几乎全部没有进行严格的模型设定检验。,5、忽视模型设定检验的例题：我国资本配置效率评价研究,Jeffrey Wurgler(2000)提出了资本配置效率模型，其中I为固定资产存量，V为利润。,经典的模型，正确,利用我国39个行业9年的351个样本，采用OLS估计。根据结果，我国资本配置效率为0.0375，不仅低于发达国家，也低于大多数发展中国家。,没有经过检验，主观将模型设定为截距和系数都不变的模型,为了定量刻画我国每年的资本配置效率，在Wurgle