面板数据模型ppt课件

.1，PanelData Model，王少平，2012年12月。2，前言，什么是面板数据的特征和优势面板数据模型及其分类静态面板数据模型估计和属性固定效应随机效应检验：豪斯曼检验动态面板数据模型GMM估计和属性摘要，计量经济学，面板数据模型，王少平。3，1，什么是面板数据，面板数据：由多个观察对象的时间序列数据组成的样本数据。计量经济学，面板数据模型，王少平。4，1，什么是面板数据，例如：4家公司的20年数据变量：投资(1)制造商价值(F)，工厂和设备库存(C)4家公司：通用电气(GE)，通用汽车(GM)，美国钢铁(US)，西屋公司(1935-1954)，计量经济学，面板数据模型，王少平，5，计量经济学，面板数据模型，王少平，6、面板数据的基本特征：其数据结构的二维性。时间序列数据，横截面数据，2，面板数据的特征和优势，变量X的面板数据结构，计量经济学，面板数据模型，王少平，7，面板数据的优势：1。扩展信息，增加估计和检查统计数据的自由度。2.这有助于提供动态分析的可靠性。3.有助于反映经济结构和制度的逐步变化。4.面板数据模型有助于反映经济的结构特征。2。面板数据的特点和优势，计量经济学，面板数据模型，王少平，8，3。面板数据模型及其分类，面板数据模型：基于面板数据的一般模型：反映不随时间变化的个体差异，称为个体效应反映不随个体变化的时间差异。固定效应称为时间效应：如果个体效应或时间效应与模型中的解释变量有关，则称为随机效应；如果个体效应或时间效应与模型中的解释变量无关，(1)计量经济学，面板数据模型，王少平，9，3，面板数据模型及其分类。个体效应是固定效应：个体效应与解释变量和随机效应相关：个体效应与解释变量不相关，时间效应是固定效应：时间效应与解释变量和随机效应相关：时间效应与解释变量不相关，主要分为两类：静态面板数据模型，动态面板数据模型，计量经济学，面板数据模型，王少平。10，3，面板数据模型及其分类，静态面板模型：例如，(2)，(3)计量经济学，面板数据模型，王少平，11，3，面板数据模型及其分类，动态面板数据模型，例如，(4)，(5)，计量经济学，面板数据模型，王少平，12，4，静态面板数据模型估计，面板数据一般模型：反映不随时间变化的个体差异，称为个体效应反映不随个体变化的时间差异。固定效应称为时间效应：个体效应或时间效应与模型中的解释变量相关联；随机效应：个体效应或时间效应与模型中的解释变量不相关，(6)，13，4，静态面板数据模型估计，1。面板混合OLS估计：假设个体效应和时间效应均为02，固定效应面板数据模型LSDV估计：个体效应或时间效应与模型3中的解释变量有关，随机效应面板数据模型GLS估计：个体效应或时间效应与模型中的解释变量无关，计量经济学，面板数据模型，王少平，14，4，静态面板混合OLS估计，1，面板混合OLS估计：直接混合时间序列或横截面数据进行估计。个体和时间效应是0U，这满足了经典假设的缺陷：假设个体之间和不同时间点的经济关系是同质的。(7)，计量经济学，面板数据模型，王少平，15，4，静态面板-固定效应LSDV估计，固定效应：如果个体效应或时间效应与模型中的解释变量相关，则OLS估计是有偏差和不一致的。本质问题：个体效应(或时间效应)的内生性。它的蓝色是最小二乘虚拟变量(LSDV)方法。(8)，计量经济学，面板数据模型，王少平，16，4，静态面板-固定效应LSDV估计，LSDV估计方法：基本思想：通过虚拟变量将个体效应(和时间效应)从误差项中分离出来，以便分离后剩余的误差项与解释变量不相关，便于OLS估计。计量经济学，面板数据模型，王少平。17，4，静态面板固定效应LSDV估计，针对以下模型：简化：计算步骤：(9)，(10)，计量经济学，面板数据模型，王少平，18，(11)，引入虚拟变量：表明观察个体不是观察个体。那么模型(10)可以表示为：为了解决虚拟变量的完全多重共线性，可以直接估计模型：(12)，如果是经典误差项，可以直接对(12)进行OLS估计。和，(13)，计量经济学，面板数据模型，王少平，19，LSDV估计方法的直观含义，模型(12):的另一个等价估计方法步骤：第一步估计：第二步估计：第三步估计：含义：变量Y的个体内离差返回到变量X的个体内离差，并且执行OLS估计。计量经济学，面板数据模型，王少平。20，4，静态面板-随机效应GLS估计，随机效应：个体效应或时间效应与模型中的解释变量不相关OLS估计量：无偏，但估计量有较大的方差。本质问题：个体(或时间)效应导致误差项的自相关。它的BLUE估计方法是广义最小二乘法(GLS)。计量经济学，面板数据模型，王少平，(14)，21，5，豪斯曼检验，面板数据一般模型：反映了不随时间变化的个体差异，被称为个体效应反映了不随个体变化的时间差异。固定效应称为时间效应：如果个体效应或时间效应与模型中的解释变量相关，随机效应：如果个体效应或时间效应与模型中的解释变量无关，(15)，计量经济学，面板数据模型，王少平，22，5，豪斯曼检验，固定效应模型：LSDV估计量是无偏的；GLS的估计有偏见。随机效应模型：LSDV和GLS估计量是无偏的，但LSDV估计量有很大的方差。固定效应模型：LSDV和GLS的估计结果有很大不同。随机效应模型：LSDV和GLS的估计结果比较接近。计量经济学，面板数据模型，王少平，23，5，豪斯曼检验，豪斯曼检验假设：原始假设(H0):随机效应；替代假设：固定效应检验统计量分别为：回归系数的LSDV估计向量和估计系数协方差矩阵估计量；回归系数的GLS估计系数和估计系数的协方差矩阵估计量。(16)，计量经济学，面板数据模型，王少平，24，5，豪斯曼测试。如果随机效应为真，豪斯曼检验统计：自由度K是模型中解释变量(不包括截距项)的数量。计量经济学，面板数据模型，王少平，25，6，动态面板数据模型，动态面板模型：解释变量包含解释变量的滞后项。一般形式：动态面板数据模型：内在内生性。GLS估计和LSDV估计：有偏见和不一致。(17)，计量经济学，面板数据模型，王少平，26，6，动态面板-内生问题，1。有偏见和不一致的1。GLS估计(1)解释变量和误差项都包含个体效应。(2)差异转化，和，都包含共同的因素，这不能消除解释变量的内生问题。计量经济学，面板数据模型，王少平，27，2。有偏见和不一致的LSDV估计，模型(17)可以表示为：等效于模型：其中：显然，和是相关的，都包含误差，计量经济学，面板数据模型，王少平，28，6，动态面板-广义矩估计GMM，动态面板数据模型：其中：是一个经典的误差项，获得一致的估计：需要找到适当的工具变量。GMM基于工具变量，其核心思想是使用正交条件估计未知参数。(18)，计量经济学，面板数据模型，王少平，29，6，动态面板-四估计，工具变量选择的条件：(1)不相关，(2)相关。思考：它能用作工具变量吗？计量经济学，面板数据模型，王少平，30，6，动态面板-四估计，工具变量选择方法：模型(18)采用一阶差分：两者都可以用作模型(19)中的工具变量，因为消除了个别影响，两者都是两者的前向设置变量。(19)，计量经济学，面板数据模型，王少平，31，6，动态面板-IV估计，IV估计解决方案：如果只选择工具变量作为，正交约束：基于给定的样本，通过求解：可用的IV估计，计量经济学，面板数据模型，王少平，32，6，动态面板-四评估，思考：在模型中仅选择工具变量的局限性(18)？单个工具变量对内生解释变量的反应不佳。计量经济学，面板数据模型，王少平，33岁，差异GMM。对于模型的差异变化，可以用向量简化来表示：进一步简化：其中：计量经济学，面板数据模型，王少平，34，差GMM，显然：当不相关选择被用作工具变量时，总体矩条件是：其中：其中，它被称为总体矩，它是可以从总体矩条件获得的简单的广义矩(GMM)估计量或差GMM估计量。计量经济学，面板数据模型，王少平，35岁，微分GMM。对于该模型，矩阵用于表示所有工具变量：因此，存在：然后总力矩条件变为：最小化总力矩转换为最小化样本力矩，即最小化残差平方和：其中包括加权矩阵、计量经济学、面板数据模型、王少平。36，微分GMM，因为微分模型的误差项存在自相关问题，忽略不影响估计的一致性，但估计精度降低。一步GMM使用以下方差-协方差矩阵作为加权矩阵：两步GMM估计：基于初始估计残差构造加权矩阵；然后，计量经济学，面板数据模型，王少平。37，6，动态面板-GMM估计，GMM估计思想：最小化所有样本矩的平方和。其中：函数g被称为GMM目标函数。w是对称正定加权矩阵。GMM估计量：它是通过最小化样本矩的加权平方和获得的估计量。其他：GMM水平，系统GMM，计量经济学，面板数据模型，王少平，38，6，动态面板-GMM估计示例，示例：猪肉价格(猪)与滞后期，猪饲料回归模型，计量经济学，面板数据模型，王少平，39，示例，40，示例，41，示例，42，本章的小节，1。面板数据提供了更多的信息，有助于增加估计和检验的自由度，提高动态分析的可靠性，反映经济的结构特征和经济系统的渐进变化。2.面板模型的混合OLS估计假设不存在个体效应和时间效应，是一种相对粗略的估计方法。3.如果说个体效应、时间效应与模型中的解释变量有关，那么这种个体效应或时间效应就是固定效应。相反，这是一种随机效应。4.固定效应模型的本质问题是解释变量的内生问题。OLS估计量是有偏的，其最佳无偏估计量是LSDV估计量。随机