模型与应用PPT学习教案

1、会计学1 模型与应用模型与应用 面板数据的计量经济分析面板数据的计量经济分析，白仲林著，张晓峒主审，白仲林著，张晓峒主审 ， 南开大学出版社，南开大学出版社，2008，书号，书号ISBN978-7-310-02915-0 。 Wooldridge Baltagi 第1页/共64页 第2页/共64页 第3页/共64页 第4页/共64页 15个省级地区的人均收入序列 第5页/共64页 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000 2000400060008000100001200014000 CP_IAH CP_IBJ CP_IFJ CP_

2、IHB CP_IHLJ CP_IJL CP_IJS CP_IJX CP_ILN CP_INMG CP_ISD CP_ISH CP_ISX CP_ITJ CP_IZJ IP_I 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000 2000400060008000100001200014000 IPCROSS CP1996 CP1997 CP1998 CP1999 CP2000 CP2001 CP2002 IP 第6页/共64页 第7页/共64页 第8页/共64页 第9页/共64页 第10页/共64页 第11页/共64页 第12页/共64页 第1

3、3页/共64页 从结果看，北京、上海、浙江是自发消费（消费函数截距）最大的3个地区。 第14页/共64页 第15页/共64页 第16页/共64页 第17页/共64页 第18页/共64页 第19页/共64页 第20页/共64页 第21页/共64页 第22页/共64页 第23页/共64页 第24页/共64页 第25页/共64页 第26页/共64页 第27页/共64页 第28页/共64页 第29页/共64页 第30页/共64页 第31页/共64页 第32页/共64页 第33页/共64页 第34页/共64页 第35页/共64页 第36页/共64页 第37页/共64页 第38页/共64页 4 4面板数据

4、模型检验与设定方法面板数据模型检验与设定方法 第39页/共64页 4 4面板数据模型检验与设定方法面板数据模型检验与设定方法 4.2 Hausman检验检验 原假设与备择假设是原假设与备择假设是 H0: 个体效应与回归变量无关（个体随机效应回归模型）个体效应与回归变量无关（个体随机效应回归模型） H1: 个体效应与回归变量相关（个体固定效应回归模型）个体效应与回归变量相关（个体固定效应回归模型） 第40页/共64页 5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 案例案例1（file:5panel02）：）：1996-2002年中国东北、华北、华东年中国东北、华北、华东15个省级地区的居个省级地区

5、的居 民家庭固定价格的人均消费（民家庭固定价格的人均消费（CP）和人均收入（）和人均收入（IP）数据见）数据见file:panel02。数据。数据 是是7年的，每一年都有年的，每一年都有15个数据，共个数据，共105组观测值。组观测值。 15个省级地区的人均消费序列个省级地区的人均消费序列 第41页/共64页 15个地区个地区7年人均消费对收入的面板数据散点图见图年人均消费对收入的面板数据散点图见图6和图和图7。图。图6中每一种符号代中每一种符号代 表一个省级地区的表一个省级地区的7个观测点组成的时间序列。相当于观察个观测点组成的时间序列。相当于观察15个时间序列。图个时间序列。图7中中 每一

6、种符号代表一个年度的截面散点图（共每一种符号代表一个年度的截面散点图（共7个截面）。相当于观察个截面）。相当于观察7个截面散点个截面散点 图的叠加。图的叠加。 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 2,0004,0006,0008,00010,00012,00014,000 IP CP pooled regression 7.8 8.0 8.2 8.4 8.6 8.8 9.0 9.2 9.4 8.08.28.48.68.89.09.29.49.6 LOG(IP) LOG(CP) 人均消费对收入的面板数据散点图

7、人均消费对收入的面板数据散点图 对数的人均消费对收入的面板数据散点图对数的人均消费对收入的面板数据散点图 5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 第42页/共64页 5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 个体固定效应模型估计结果如下：个体固定效应模型估计结果如下： LnCPit = 0.6878 + 0.8925 LnIPit + it (5.4) (60.6) R2 = 0.99, DW = 1.5 第43页/共64页 5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 混合模型与个体固定效应模型比较，应该建立个体固定效应模型。混合模型与个体固定效应模型比较，应该建立个体固定效应模型。 第

8、44页/共64页 5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 个体随机效应模型与个体固定效应模型比较，应该建立个体固定效应模个体随机效应模型与个体固定效应模型比较，应该建立个体固定效应模 型。型。 第45页/共64页 注意：通过观察散点图确定模型形式注意：通过观察散点图确定模型形式 5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 例例1: 分省城镇居民人均食品支出（分省城镇居民人均食品支出（food）与城镇居民人均收入（）与城镇居民人均收入（income）的关系）的关系 0 1000 2000 3000 4000 5000 040008000120001600020000 income food

9、0 1000 2000 3000 4000 5000 6.06.57.07.58.08.59.09.510.0 log(income) food Food和和income的混合数据散点图的混合数据散点图 Food和和log(income)的混合数据散点的混合数据散点 图图 第46页/共64页 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 6.06.57.07.58.08.59.09.510.0 log(income) log(food) 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 1.80 1.85 1.90 1.95 2.00 2.05 2.10 2.1

10、5 2.20 2.25 2.30 log(log(income) log(food) 5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 应该建立关于应该建立关于 log(Food) 和和 log(log(income) ) 的面板数据模型的面板数据模型 。 例例1: 分省城镇居民人均食品支出（分省城镇居民人均食品支出（food）与城镇居民人均收入（）与城镇居民人均收入（income）的关系）的关系 第47页/共64页 个体随机效应回归模型估计结果如下：个体随机效应回归模型估计结果如下： logfood = - 5.5321 + 6.0727 log(logincome) （-88.6） （206.9

11、） R2 = 0.986，DW= 0.39，N T= 588 因为因为H =15.8 20.05 (1) = 3.8，所以模型存在个体固定效应。，所以模型存在个体固定效应。 应该建立个体固定效应回归模型。应该建立个体固定效应回归模型。 例例1: 分省城镇居民人均食品支出（分省城镇居民人均食品支出（food）与城镇居民人均收入（）与城镇居民人均收入（income）的关系）的关系 第48页/共64页 用个体固定效应回归模型的估计结果如下：用个体固定效应回归模型的估计结果如下： logfood = - 5.5151 + 6.0645 log(logincome) （-90.1） （206.3） R2

12、 = 0.989，DW= 0.43，N T= 28 21 = 588 上式的导函数是上式的导函数是 导函数不是常量，说明（导函数不是常量，说明（1）式中人均食品支出对人均收入的弹性系数是随）式中人均食品支出对人均收入的弹性系数是随 着城镇人均收入的增加而减小。着城镇人均收入的增加而减小。当城镇人均收入为当城镇人均收入为2000元时，人均食品支元时，人均食品支 出对人均收入的弹性系数是出对人均收入的弹性系数是0.80.。当城镇人均收入增长到。当城镇人均收入增长到12000元时，弹性元时，弹性 系数下降到系数下降到0.65。城镇人均食品支出对人均收入的弹性系数随着人均收入的城镇人均食品支出对人均收

13、入的弹性系数随着人均收入的 提高而递减。提高而递减。 tt t incomelogincomelogd foodlogd1 0645. 6 例例1: 分省城镇居民人均食品支出（分省城镇居民人均食品支出（food）与城镇居民人均收入（）与城镇居民人均收入（income）的关系）的关系 5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 第49页/共64页 例例2: 加入人力资本的生产函数研究加入人力资本的生产函数研究 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000 02,5005,0007,50010,00012,50015,000 YB

14、JYTJYHEB YSXCYNMGYLN YJLYHLJYSH YJSYZJYAH YFJYJXYSD YHENYHUBYHUN YGDYGXYHN YSCYGZYYN YSXYGSYQH YNXYXJ K 6 7 8 9 10 11 5.05.56.06.57.07.58.08.59.09.510.0 LNYAH01LNYBJ01LNYGD01 LNYGS01LNYGX01LNYGZ01 LNYHEB01LNYHEN01LNYHLJ01 LNYHN01LNYHUB01LNYHUN01 LNYJL01LNYJS01LNYJX01 LNYLN01LNYNMG01LNYNX01 LNYQH01LN

15、YSC01LNYSD01 LNYSH01LNYSXC01LNYTJ01 LNYXJ01LNYYN01LNYZJ01 LOG(K) 人均产出人均产出 y 对对人均资本人均资本 K 的面板数据散点图的面板数据散点图 对数形式人均产对数形式人均产 出出 Lny 对对人均人均 资本资本 LnK 的面的面 板数据散点图板数据散点图 5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 第50页/共64页 5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 例例2: 加入人力资本的生产函数研究加入人力资本的生产函数研究 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40

16、,000 4567891011 YAHYBJYFJ YGDYGSYGX YGZYHEBYHEN YHLJYHNYHUB YHUNYJLYJS YJXYLNYNMG YNXYQHYSC YSDYSHYSX YSXCYTJYXJ YYNYZJ EDU 6 7 8 9 10 11 4567891011 LNYAH01LNYBJ01LNYGD01 LNYGS01LNYGX01LNYGZ01 LNYHEB01LNYHEN01LNYHLJ01 LNYHN01LNYHUB01LNYHUN01 LNYJL01LNYJS01LNYJX01 LNYLN01LNYNMG01LNYNX01 LNYQH01LNYSC0

17、1LNYSD01 LNYSH01LNYSXC01LNYTJ01 LNYXJ01LNYYN01LNYZJ01 EDU 人均产出人均产出 Lny 对对人均受教育时间人均受教育时间 edu 的面板数据散点图的面板数据散点图 对数形式人均产出对数形式人均产出Lny 对对人均受教育时间人均受教育时间 edu 的面板数据散点图的面板数据散点图 结合图形分析，建立如下计量模型结合图形分析，建立如下计量模型: ititititit u+edu+lnk+c=lny 第51页/共64页 5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 例例3: 城镇城镇恩格尔系数恩格尔系数 cratio与人均收入与人均收入 cinco

18、me的关系研的关系研 究究 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 040008000120001600020000 CBEIJING CTIANJIN CHEBEI CSHANXI CNEIMENGGUO CLIAONING CJILIN CHEILONGJIANG CSHANGHAI CJIANGSU CZHEJIANG CANHUI CFUJIAN CJIANGXI CSHANGDONG CHENAN CHUBEI CHUNAN CGUANGDONG CGUANGXI CHAINAN CCHONGQING CSICHUAN CGUIZHOU CYUNNAN CXIZANG CSHANN

19、XI CGANSU CQINGHAI CINCOME 尽管尽管线性线性回归结果有显著性回归结果有显著性 ，但对于这个问题应该建立，但对于这个问题应该建立 倒数或指数模型。倒数或指数模型。 第52页/共64页 6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 第53页/共64页 6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 第54页/共64页 LLC检验是左单端检验检验是左单端检验，因为，因为LLC = 9.7 -1.65，所以存在单位根。，所以存在单位根。 6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 第55页/共64页 6.3 IPS（Im-Pesaran-Shin）检验（）检验（1997, 2002

20、） （适用于不同根（适用于不同根（common root）情形）情形） IPS检验是左单端检验检验是左单端检验，因为，因为IPS= 6.5 -1.65，所以存在单位根。，所以存在单位根。 6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 第56页/共64页 6.4 MW（Maddala-Wu）检验（）检验（1997），又称），又称Fisher-ADF检验。（适用于不同根情形）检验。（适用于不同根情形） IPS检验和检验和LL检验的缺陷是只适用于平衡面板数据，为解决此问题，检验的缺陷是只适用于平衡面板数据，为解决此问题，Maddala-Wu（1997）提出了组合）提出了组合pi值检验。其中值检验。其中

21、pi表示表示ADF检验的显著性水平。检验的显著性水平。 6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 第57页/共64页 6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 6.6 Hadri检验（适用于相同根（检验（适用于相同根（common root）情形）情形） Hadri检验与检验与KPSS检验相类似。原假设是面板中的所有序列都不含有单位根。检验相类似。原假设是面板中的所有序列都不含有单位根。 计算步骤是用原面板数据的退势序列（残差）建立计算步骤是用原面板数据的退势序列（残差）建立LM统计量。统计量。 6.7 Quah检验（检验（1990）（适用于相同根（）（适用于相同根（common root）情形）情形） 6.8 LL（Levin-Lin）检验（）检验（1992）（适用于相同根（）（适用于相同根（common root）情