短面板数据分析的基本程序课件

短面板数据分析的基本程序

20131精选课件ppt参考书计量经济学导论第四版（伍德里奇）中文版或英文版用Stata学计量经济学

高级计量经济学及stata应用（陈强）2精选课件ppt内容安排第1讲

短面板数据分析第2讲

长面板数据分析（PPT第3讲

内生性与工具变量法第4讲

动态面板数据模型第5讲

双重差分模型及其应用第6讲

基于DID的权威文献做对了吗？（学生报告与讨论）第7讲

PSMDID第8讲

如何识别核心变量的作用机制？3精选课件ppt短面板数据面板数据（paneldata）是同时在时间和截面上取得的二维数据，也称时间序列与截面混合数据（pooledtimeseriesandcrosssectiondata）。是在一段时间内跟踪同一组个体的数据。既有横截面的维度（n个个体），又有时间维度（T个时期）。4精选课件ppt

Stata中面板数据结构companyyearinvestmvalue11951755.9483311952891.24924.9119531304.46241.7119541486.75593.621951588.22289.521952645.52159.4219536412031.321954459.32115.531951135.21819.431952157.32079.731953179.52371.631954189.62759.95精选课件pptregioncodeyearrgdpinflation北京12000

北京12001

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天津22000

天津22001

6精选课件ppt短面板：N>T;反之为长面板。平衡面板数据（balancedpaneldata）：如果每个个体在相同的时间内都有观测值记录。

Foranyi,thereareTobservations.非平衡面板数据（unbalancedpanel）:Tmaydifferentoveri.7精选课件pptBenefitsofpaneldataanalysis8精选课件pptusetraffic.dta

des第一步:构造计量模型9精选课件ppt面板数据模型非观测效应模型（unobservedeffectsmodel）固定效应模型(FixedEffectsModel,FE)随机效应模型(RandomEffectsModel,RE)混合回归模型（PooledRegressionModel）10精选课件ppt固定效应模型(FixedEffectsModel,FE)11精选课件ppt随机效应模型(RandomEffectsModel,RE)12精选课件ppt混合回归模型（PooledRegressionModel）13精选课件ppt模型的估计固定效应模型固定效应变换（FixedEffectsTransformation）（组内变换）(WithinTransformation)LSDV(LeastSquareDummyVariable14精选课件ppt(式1)给定第i个个体，将(式1)两边对时间取平均可得，(式2)固定效应变换

15精选课件ppt

(式1)–(式2)得：可以用OLS方法估计β，称为“固定效应估计量”（FixedEffectsEstimator），记为由于主要使用了每个个体的组内离差信息，故也称为“组内估计量”（withinestimator）。令

，则

16精选课件pptStata命令xtreg,fexi:xtregi.year,fe17精选课件pptLSDV(LeastSquareDummyVariable)基本思想：将不可观测的个体效应ai看做待估计的参数，ai就是第i个个体的截距。估计n个截距的方法就是引入n−1个虚拟变量（如果省略常数项，则引入n个虚拟变量）。18精选课件ppt例如：共有7个州，方程可以写成：7个州的回归线斜率相同，但截距不同。第1个州的截距是：第2个州的截距是：第3个州的截距是：第4个州的截距是：19精选课件pptStata命令xi:regi.codexi:regi.codei.year20精选课件ppt随机效应模型估计GLS

TheusualpooledOLScangiveconsistentestimators,butasitsstandarderrorsignorethepositiveserialcorrelationinthecompositeerrorterm,theywillbeincorrect.21精选课件pptSolution:GLStransformationtoeliminatetheserialcorrelation:TheseestimatorscanbebasedonthepooledOLSorfixedeffectsresiduals.22精选课件pptRandomEffectsEstimator:ThefeasibleGLSestimatorthatusesinplaceof23精选课件pptRE,FEandPLSPooledOLS:FixedEffectsEstimator:24精选课件pptStata命令xtreg,rexi:xtregi.year,re25精选课件ppt26精选课件ppt进一步的解释

heteroscedasticityconsistentor“White”standarderrorsareobtainedbychoosingoptionvce(robust)whichisavailableformostestimationcommands.27精选课件pptStata’sestimationcommandswithoptionrobustalsocontainacluster()optionanditisthisoptionwhichallowsthecomputationofso-calledRogersorclusteredstandarderrors.28精选课件ppt

But

Whileallthesetechniquesofestimatingthecovariancematrixarerobusttocertainviolationsoftheregressionmodelassumptions,theydonotconsidercross-sectionalcorrelation.However,duetosocialnormsandpsychologicalbehaviorpatterns,spatialdependencecanbeaproblematicfeatureofanymicroeconometricpaneldatasetevenifthecross-sectionalunits(e.g.individualsorfirms)havebeenrandomlyselected.29精选课件ppt30精选课件ppt31精选课件ppt32精选课件ppt**引入了时间虚拟变量导致exper消失33精选课件ppt第2步:描述性统计

变量解释与变量的描述性统计

usetraffic.dtaxtsetstateyearsumfatalbeertaxspirconsunrateperinck关键变量与被解释变量的散点图并画出回归直线

twoway(scatterfatalbeertax)(lfitfatalbeertax)34精选课件pptPLSorFEtabyear,gen(year)1.xtregfatalbeertaxspirconsunrateperinckyear2-year7,fe

这里误差项可能存在自相关、异方差和截面相关问题，所以F检验显示的结果可能不可靠,所以严格的话，首先要检验是否存在截面相关问题，命令如下：

xtcsd,pesxtcsd,frixtcsd,fre

第3步:模型选择35精选课件ppt36精选课件pptPLSorFE在使用命令“xtreg,fe”时，如果不加选项cluster(state),则输出结果还包含一个F检验，其原假设为“H0:allui=0”,即混合回归是可以接受的。37精选课件ppt2.xi:xtsccfatalbeertaxspirconsunrateperinckyear2-year7i.state

对州虚拟变量做F检验如果不存在截面相关，则

xi:regfatalbeertaxspirconsunrateperinckyear2-year7i.state,cluster(state)

对州虚拟变量做F检验

38精选课件ppt39精选课件pptPLSorRE

40精选课件ppt41精选课件ppt

Hausman检验：基本思想：如果,Fe和Re都是一致的，但Re更有效。如果,Fe仍然一致，但Re是有偏的。因此：如果原假设成立，则FE与RE估计量将共同收敛于真实的参数值，反之，两者的差距过大，则倾向于拒绝原假设，选择FEFEorRE42精选课件ppt43精选课件ppt解决办法：构造一个辅助回归44精选课件ppt继续基于随机效应估计的自相关检验

xtserialfatalbeertaxspirconsunrateperinckyear2-year745精选课件ppt46精选课件ppt47精选课件ppt基于随机效应估计的截面相关检验

xtregfatalbeertaxspirconsunrateperinckyear2-year7,rextcsd,pesabsxtcsd,friabsxtcsd,freabs

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第4步：报告计量结果50精选课件ppt51精选课件ppt如果存在异方差（且存在自