STATA与面板数据回归1课件

面板数据模型与stata软件的应用一、什么是面板数据二、面板数据模型的优势三、面板模型的估计方法：FE和RE四、stata软件简介五、如何用stata估计面板模型：案例分析一、面板数据类型时间维度+截面维度如我们在分析中国各省份的经济增长时，共有31个截面，每个截面都取1979-1998共20年的数据，共有620个观察值，这是一个典型的平行面板数据上市公司财务数据，研究一段时期内（1998-2008）上市公司股利的发放数额与股票账面价值之间的关系，共有20×11=220个观测值强调经济理论基础、强调微观行为基础表11996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费数据（不变价格）地区人均消费1996199719981999200020012002CP-AH（安徽）3282.4663646.1503777.4103989.5814203.5554495.1744784.364CP-BJ（北京）5133.9786203.0486807.4517453.7578206.2718654.43310473.12CP-FJ（福建）4011.7754853.4415197.0415314.5215522.7626094.3366665.005CP-HB（河北）3197.3393868.3193896.7784104.2814361.5554457.4635120.485CP-HLJ（黑龙江）2904.6873077.9893289.9903596.8393890.5804159.0874493.535CP-JL（吉林）2833.3213286.4323477.5603736.4084077.9614281.5604998.874CP-JS（江苏）3712.2604457.7884918.9445076.9105317.8625488.8296091.331CP-JX（江西）2714.1243136.8733234.4653531.7753612.7223914.0804544.775CP-LN（辽宁）3237.2753608.0603918.1674046.5824360.4204654.4205402.063CP-NMG（内蒙古）2572.3422901.7223127.6333475.9423877.3454170.5964850.180CP-SD（山东）3440.6843930.5744168.9744546.8785011.9765159.5385635.770CP-SH（上海）6193.3336634.1836866.4108125.8038651.8939336.10010411.94CP-SX（山西）2813.3363131.6293314.0973507.0083793.9084131.2734787.561CP-TJ（天津）4293.2205047.6725498.5035916.6136145.6226904.3687220.843CP-ZJ（浙江）5342.2346002.0826236.6406600.7496950.7137968.3278792.210面板数据模型和stata软件应用二、面板数据模型有以下几个优点:第一，PanelData模型可以通过设置虚拟变量对个别差异（非观测效应）进行控制；第二，PanelData模型通过对不同横截面单元不同时间观察值的结合，增加了自由度，减少了解释变量之间的共线性，从而改进了估计结果的有效性；第三，PanelData模型是对同一截面单元集的重复观察,能更好地研究经济行为变化的动态性举例交通死亡率与酒后驾车人数（一段时间内江苏省各市）其他的非观测（潜在）因素：南京与苏州汽车本身状况道路质量当地的饮酒文化单位道路的车辆密度非观测效应导致估计结果不准确，面板数据可以控制和估计非观测效应面板数据模型形式：其中，i=1,2,3...N，截面标示;t=1,2,...T，时间标示

；xit为k×1解释变量，β为k×1系数列向量对于特定的个体i而言，ai表示那些不随时间改变的影响因素，而这些因素在多数情况下都是无法直接观测或难以量化的，如个人的消费习惯、地区的经济结构，法律和产权制度等，一般称其为“个体效应”(individualeffects)GDPX(Invest、edu)北京江苏省山西省基础设施更加完善，受教育程度较好、经济结构以服务业为主、法制更健全面板模型选择：固定效应还是随机效应对“个体效应”的处理主要有两种方式：一种是视其为不随时间改变的固定性因素，相应的模型称为“固定效应”模型；另一种是视其为随机因素，相应的模型称为“随机效应”模型固定效应模型中的个体差异反映在每个个体都有一个特定的截距项上；随机效应模型则假设所有的个体具有相同的截距项，个体的差异主要反应在随机干扰项的设定上FE（FixedEffects)ModelRE(RandomEffects)Model其中，是截距中的随机变量部分，代表个体的随机影响（Replacewithdummyvariables）例如,在研究中国地区经济增长的过程中，以全国28个省区为研究对象，可以认为这28个省区几乎代表了整个总体同时假设在样本区间内，各省区的经济结构人口素质等不可观测的特质性因素是固定不变的，因此采用固定效应模型是比较合适的2、而当我们研究某个县市居民的消费行为时，由于样本数相对于江苏省几千万人口是个很小的样本，此时，可以认为个体居民在个人能力、消费习惯等方面的差异是随机的，采用随机效应模型较为合适随机效应模型：RE认为个体的差异是随机的，其中非观测的个体差异效应与随机扰动项一样都是随机变量随机效应模型总结：如果把非观测效应看做是各个截面或个体特有的可估计参数，并且不随时间而变化，则模型为固定效应模型；如果把非观测效应看作随机变量，并且符合一个特定的分布，则模型为随机效应模型Hausman检验的基本思想是：在固定效应u_i和其他解释变数不相关的原假设下，用OLS估计的固定效应模型和用GLS估计的随机效应模型的参数估计都是一致的。反之，OLS是一致的，但GLS则不是因此，在原假设下，二者的参数估计应该不会有系统的差异，我们可以基于二者参数估计的差异构造统计检验量。如果拒绝了原假设，我们就认为选择固定效应模型是比较合适的。

四、stata软件简介STATA软件估计与应用：打开数据库：use"E:\ProgramFiles\Stata10.0绿色软件\Stata10\东部.dta“或者重新输入数据：edit相关系数：corgdpinvesteduscihealth简单回归：regressgdpinvestculturesci无常数：regressgdpinvestculturesci,noconstant估计结果画图菜单与命令结合twoway(scattergdpinvest)twoway(scattergdpinvest||lfitgdpinvest)基本建设支出与GDP的相关关系图各省教育支出的增长趋势：1998-2006五、Stata对面板数据模型的估计随机效应模型Modeltype模型beBetween-effectsestimatorfeFixed-effectsestimatorreGLSRandom-effectsestimatorpaGEEpopulation-averagedestimatormleMaximum-likelihoodRandom-effectsestimator主要估计方法：xtreg：Fixed-,between-andrandom-effects,andpopulation-averagedlinearmodelsxtregar：Fixed-andrandom-effectslinearmodelswithanAR(1)disturbancextpcse：OLSorPrais-Winstenmodelswithpanel-correctedstandarderrorsxtrchh：Hildreth-Houckrandomcoefficientsmodelsxtivreg：Instrumentalvariablesandtwo-stageleastsquaresforpanel-datamodelsxtabond：Arellano-Bondlinear,dynamicpaneldataestimatorxttobit：Random-effectstobitmodelsxtlogit：Fixed-effects,random-effects,population-averagedlogitmodelsxtprobit：Random-effectsandpopulation-averagedprobitmodelsxtfrontier：Stochasticfrontiermodelsforpanel-dataxtrcgdpinvestcultureeduscihealthsocialadmin,betaxtreg命令的应用：声明面板数据类型：tssetshengt描述性统计：xtsumgdpinvestsciadmin1.固定效应模型估计：xtreggdpinvestculturescihealthadmintechno,fe固定效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计值(分别为sigmau和sigmae），二者之间的相关关系(rho)最后一行给出了检验固定效应是否显著的F统计量和相应的P值，本例中固定效应非常显著2.随机效应模型估计：xtreggdpinvestculturescihealthadmintechno,re检验随机效应模型是否优于混合OLS模型：在进行随机效应回归之后，使用xttest0检验得到的P值为0.0000，表明随机效应模型优于混合OLS模型3.最大似然估计Ml：xtreggdpinvestculturescihealthadmintechno,mleHausman检验Hausman检验究竟选择固定效应模型还是随机效应模型：第一步：估计固定效应模型，存储结果xtreggdpinvestculturescihealthadmintechno,feeststorefe第二步：估计随机效应模型，存储结果xtreggdpinvestculturescihealthadmintechno,reeststorere第三步：进行hausman检验hausmanfeHausman检验量为：H=(b-B)´[Var(b)-Var(B)]-1(b-B)～x2(k)Hausman统计量服从自由度为k的χ2分布。当H大于一定显著水平的临界值时，我们就认为模型中存在固定效应，从而选用固定效应模型，否则选用随机效应模型如果hausman检验值为负，说明的模型设定有问题，导致Hausman检验的基本假设得不到满足，遗漏变量的问题，或者某些变量是非平稳等等可以改用hausman检验的其他形式：hausmanfe,sigmaless对于固定效应模型的异方差检验和序列相关检验：Xtserialgdpinvestculturescihealthadmintechno异方差检验：xtreggdpinvestculturescihealthadmintechno,fexttest3(ModifiedWaldstatisticforgroupwiseheteroskedasticityinfixedeffectmodel)随机效应模型的序列相关检验：xtreggdpinvestculturescihealthadmintechno,reXttest1Xttest1用于检验随机效应(单尾和双尾)、一阶序列相关以及两者的联合显著检验结果表明存在随机效应和序列相关，而且对随机效应和序