面板数据回归分析PPT幻灯片课件

第7章，面板数据回归分析，1，面板数据回归分析，7.1面板数据模型7.1.1面板数据模型7.1.2面板数据模型7.2固定效果模型估计7.2.1固定效果模型估计7.2.2使用EViews7.2估计固定效果模型，2，面板数据回归分析，7.3随机效果模型估计7.3.1-Hausman测试7.4.1Hausman测试原理使用7.4.2 EViews7.2的Hausman测试重要概念，3，面板数据回归分析，7.1面板数据模型7.1.1面板数据模型7.1.2面板数据模型，4，7.1面板数据模型，7.1.1面板较大的情况称为短面板，本书仅介绍短面板。5，7.1面板数据模型，7.1.1面板数据从EViews保存面板数据：将数据从Excel导入到EViews，非结构化/日期特定数据(unstructured/undated)，6，7.1面板数据模型，和在显示的WorkfileStructure对话框的Workfiletype列中，选择DatedPanel、7、7.1面板数据模型，然后将面板数据保存到7.1.1面板数据EViews:Panelidentifierseries(面板标识变量)数据按面板数据存储：8，7.1面板数据模型，7.1.1面板数据EViews将面板数据存储在：9，7.1面板数据模型，7.1.2面板数据模型是单独的异质性，不可观察假设1: 10，7.1面板数据模型，7.1.2，13，面板数据模型、固定效果模型和随机效果模型定义7.1固定效果和随机效果以上模型中不可观测变量(1)与回归参数相关，称为固定效果模型；(2)与回归参数无关，称为随机效应模型。移除冻结效果，随机效果放置在错误项上，并探索漫反射结构。14，7.2估计固定效果模型，7.2.1估计固定效果模型使用7.2.2 EViews7.2估计固定效果模型，15，7.2估计固定效果模型，7.2.1估计固定效果模型的核心是消除个别异质性变量的上述模型的OLS估计固定效果估计但是，如果使用教育变量与年度虚拟变量相乘的方法：17，7.2固定效果模型估计，7.2.1固定效果模型估计示例7.2教育的收益定义虚拟变量现在不能消除教育变量，但是与1980年相比，它表示了教育对收入的影响大小。18，7.2固定效果模型估计，7.2.1固定效果模型估计FD估计(FirstDifference):此处，如果变量值不随时间变化，则差异后删除模型，不估计相应的回归系数。FD估计减少了变量变化，估计变量分布较大，效率低于FE。19，7.2估计固定效果模型，使用7.2.2 EViews7.2估计固定效果模型示例7.1 EViews任务：在任务文件界面中选择参与回归的变量并将其作为组打开，然后在文件表界面中单击ProcMakeEquation以转至模型设置界面并完成模型设置。20，7.2估计固定效果模型，使用7.2.2 EViews7.2估计固定效果模型示例7.1 EViews操作：单击PanelOptions选项转至面板数据模型设置界面。第一列为“固定效果”(fixed)，第二列为“无时间异质性变量”(none)，第三列为选择GLS时的“权重”(Cross-sectionweight)，第四列为协方差估计方法使用7.2.2估算固定效果模型示例7.2培训的收益EViews任务：将前面介绍的虚拟变量和培训变量乘以新参数，删除不随时间变化的参数(否则无法估计！种族变量black，上述操作，最终输出结果：23，7.2估计固定效果模型，使用7.2.2 EViews7.2估计固定效果模型示例7.2培训的收益EViews操作：24，7.3随机效果模型估计，7.3.1随机效果模型，26，7.3随机效果模型估计，7.3.1概率效果模型估计假设3:不可观测的异质性满足(1)独立；(2)和独立，(3)。27，7.3随机效果模型估计，7.3.1随机效果模型估计结论1:随机效果模型复合误差项的特性面板数据模型的误差项和单个异质性满足假设1-假设3的情况下(1)与随机总和无关；(2)所有和持有；28，7.3随机效果模型估计，7.3.1随机效果模型估计上述模型的内生性不存在。OLS估计是一致的，但不符合相关假设。OLS估计不是最佳估计。为了进行最佳估计，变形(练习7.6证明)以上模型的OLS估计称为随机效果模型估计(randomeffect)，29，7.3随机效果模型估计。7.3.1随机效果模型估计随机效果类似于固定效果估计。在固定效果中的随机效果中，有三种方法：30，7.3随机效果模型估计，7.3.1随机效果模型估计随机效果，首先估计和估计。Swamy-Arora、Wallace-Hussain和Wansbeek-Kapteyn方法、第一种方法31、7.3随机效果模型估计、使用7.3.2导入EViews7.2估计随机效果模型数据、数据结构转换和模型设置示例7.2中的EViews回归结果，34，7.3估计随机效果模型，使用7.3.2 EViews7.2估计随机效果模型示例7.2中的EViews回归结果，35，7.4固定效果或随机效果？Hausman检查，使用7.4.1Hausman检查原理7.4.2 EViews7.2检查Hausman，36，7.4固定效果或随机效果？Hausman测试，7.4.1Hausman测试原则认为，随机效果和固定效果是否存在参数估计的差异，如果差异很重要，则应使用固定效果(坚固优先级):如果不重要，则应使用随机效果(效率优先级)。豪斯曼检查结构的统计仅比较倾斜系数。37，7.4固定效果还是随机效果？Hausman检验、7.4.1Hausman检验原理假设对三个倾斜参数的固定效果估计和随机效果估计分别是对整个模型的Hausman检验。例如，结构分布还允许对单个参数进行Hausman检查(例如，38，7.4固定效果或随机效果)。使用Hausman检查，7.4.2 EViews7.2的Hausman检查首先执行随机效果模型估计，在预期结果界面中执行适当的操作，然后在随机效果估计结果界面中执行viewfixed/randomeffectstestingcorrelated raras使用Hausman检查、7.4.2 EViews7.2的Hausman检查需要对固定效果模型进行检查，因此不能包含不会随时间变化的参数(单个异质性除外)。所以不能对示例7.2进行豪斯曼检查。40，重要概念，1。横断面的不同时段的观测形成面板数据。在两个维度中，面板数据比简单的横截面数据具有更复杂的结构，同时增加采样量。2.板数据模型包含个别不可观察的异质性，根据模型参数的关系，将模型分为固定效果模型和随机效果模型。3.与参数相关的情况下，面板数据模型称为固定效果模型。合并错误项会导致参数的内生性，因此回归系数的OLS估计不是一致估计。要估计固定效果模型，必须删除，固定效果估计方法必须通过减去组内的平均值来删除模型变量。41，重要概念，与参数无关时，面板数据模型称为随机效果模型。合并错误项目不会产生引数的内建，并会产生回归系数的OLS预估不相符。随机效应估计方法的核心是利用复合误差项的特殊结构更有效地估计回归系数。概率效果估计方法首先转换模型变量，将变量中的权重系数乘以组内的平均值，然后在转换变量形成的模型中实现OLS估计。概率效应模型估计中权重系数的计