九面板数据模型PPT课件

1、1、第9章面板数据模型、2、第1节面板数据第2节面板数据回归模型第3节混合回归模型第4节变切片回归模型第5节变系数回归模型第6节效果检查和模型形式设定检查第7节面板数据的单位根检查和协调检查第8节案例研究、3、面板数据某变量的时间和横截面的有关数据记为xit。 其中，表示n个不同对象(国家、省、县、行业、企业、个人等)，表示t个观测期间。 第1节面板数据、4、平衡面板数据、5、非平衡面板数据、6、扩展板模型、1 .假板模型：根据某个属性(例如年龄、职业、身份等)将各期的调查对象分为不同的组，关于各个观测期间，各组内的观测数据将这样的组作为个体建构的人工面板数据作为仿真面板数据(Pseudo P

2、anel Data )。7、2 .旋转面板模型：同一个体可能不想多次访问，为了保持调查中的个体数相同，在第二期调查中退出的一部分个体被同一数量的新个体所替换， 研究人员提供了“采样时间”偏置效应(在初次面谈法和后续面谈法之间的回答有显着变化的旋转面板中，对每个批次添加到面板的新种群验证采样时间的偏差效应的方法。8、3 .空间面板模型：可表明考虑到诸如国家、地区、州、县等相关截面数据，这些个的总量个体可呈现出应处理的截面相关性。 现在，有大量使用空间数据的文献处理的相关性。 这种空间依赖模式在区域科学和城市经济学中比较普遍。 具体而言，这些个模型利用经济距离测度来设定面板数据的空间自相关性性和空

3、间构造(空间异质性)。 9、4 .在计数面板模型：中，经常使用注释变量是计数面板数据。 例如，一定期间内某公司的实际投标次数、一个人去看医生的次数、每天吸烟人数、研发机构的注册专利数等。 能够使用常规面板回归模型对计数面板数据建模，但是因为被解释变量具有0和非负离散的可能特征，所以优选使用泊松面板回归模型对计数建模，其中，I=1，2，n t=1，2， t表示t期间。 yit是被解释变量，表示第I个个体的t期的观测值。 xkit是表示第k个解释变量相对于个体I在期间t中的观测值的解释变量。 是要估计的残奥仪表uit是随机噪声。 11、被称为个体效应。 反映个体不随时变化的差异。 被称为时间效应。

4、 反映不随个体变化的时间上的差异。 12、在上式模型中，由于样本容量(NT )远远小于残奥仪表数，因此无法估计模型。 中描述的场景，使用下列步骤创建明细表，以便在概念设计中分析体量的周长，以便在概念设计中分析体量的周长，以便在概念设计中分析体量的周长。 包括13，1n个个体成员方程的Panel Data模型Panel Data模型包括2t个时间截面方程的Panel Data模型被简化为、14，2、包括n个个体成员方程的公式和t的15、 基于对截尾项和解释变量系数的不同假设，可将面板数据回归模型分类成混合回归模型、变截尾回归模型和变量回归模型3种.、16、混合回归模型：假定截断项和解释变量系数对

5、于所有截面个体成员都相同，即没有个体效果和结构变化。 假定混合回归模型的模型形式是：17，变截距回归模型：是截面个体成员，截距项不同，模型的解释变量系数相同，变截距回归模型的模型形式是：18，变系数回归模型：是截面个体成员，截距项和模型的解释变量系数不同。 19、模型解释变量和相关性根据有木有的不同，面板数据的个体效应和时间效应可分为固定效应和随机效应两种情况。 如果个体效应与模型中的解释变量相关，则该个体效应称为固定效应。 相反，如果个体效应与模型中的解释变量无关，我们称之为随机效应。 如果时间效应与模型中的解释变量相关联，则将该时间效应称为固定效果。 相反，如果时间效应与模型中的解释变量无

6、关，则我们称为随机效应。20、以及第三节混合回归模型，从时间上来看，按年份无显著性差异的截面来看，如果个体之间也没有显著性差异，则可直接混合面板数据(相当于把多个时期的截面数据作为样本数据)，用通常的最小二乘法(OLS )来估计残奥仪表，估计量无线性、不平衡且有效一、混合回归模型、21、2、混合回归模型估计(Eviews操作)、22、第四节变切片回归模型、一、对变切片模型的分类、即个体固定效果变切片模型进行研究的变切片模型，(1)固定效果变切片模型，23，1 .如个体固定效果变切片模型的形式：其中，异2 .定时效果变截距模型的形状：在此表示不同截面(定时)之间的差异化观效果。 3 .时间点个体

7、固定效应变切片模型一般形式：24，(2)讨论随机效应变切片模型、个体随机效应变切片模型、时间点随机效应变切片模型和时间点个体随机效应变切片模型3种。 25、面板数据模型中的残奥仪表估计量与截面数据估计量和时间序列估计量两者不同，其估计方法随模型形式的变化而变化。 所谓(1)固定效应变截距模型的估计、1 .最小二乘虚拟变量(LSDV )估计、二、变截距模型的估计、26、(1)个体固定效应变截距模型的一般形式：27、(2) (1)截面加权(个体截面异方差时的GLS估计)、2 .广义最小二乘估计、个体截面异方差是指个别的个体方程式如果残差具有不同的个体截面方差，则优选地执行截面加权回归： (31 )

8、同步相关协方差情况的SUR估计同步相关协方差与不同个体成员的云同步期的随机干扰作用项相关，但是在不同的时间周期不相关。 当残差具有同步相关协方差时，SUR加权的最小二乘法是可能的GLS估计量：32，此时的SUR估计是、33，(2)随机效应变量截尾模型的估计，并且EViews将按照以下步骤估计随机影响模型：34，5然而，实际变化的经济结构或不同的社会因此，在现实数据不通讯端口可变截尾模型的情况下，需要考虑系数随横截面个体的变化而变化的可变系数模型。35、变量模型的一般形式反映了由于变量，截面的变化使模型结构发生变化。 的双曲馀弦值。 变量模型也和变量截尾模型一样，分为固定影响变量模型和随机影响变

9、量模型两种。36、EViews按以下步骤推断变量模型：37、第六节效果检验和模型形式设定检验，一、Hausman检验，建立面板数据模型前的首要任务是确定被解释变量和截项和系数的关系，确定截项是相同的，还是系数一致，还是固定效果， 为了检验模型中的个体效应或时间效应与解释变量之间如何相关，Hausman(1978 )提出了严格的统一检验方法Hausman检验。 38、固定效果模型： LSDV估计量偏向无偏差的GLS估计量。 随机效果模型：选择LSDV和GLS的估计量没有偏颇，但LSDV的估计量有很大的差别。 固定效果模型： LSDV估计量和GLS估计量的估计结果差异很大。 随机效应模型： LSD

10、V估计量和GLS估计量的估计结果比较接近。 在Hausman检验的原理、39、Hausman证明源的假定下，统一修正量w服从自由度为k (模型中的解释变量的个数)的分布，即，Step1:原来的假定H0 :模型的个体效果或时间效应与解释变量无关，step2: Haus 的差的方差，即，40，在Hausman检验的操作EViews中，可以实现Hausman检验，该检验在模型中的个体的影响和解释变量之间的相关性检验有木有。 为了实现Hausman检验，首先需要估计随机效应模型。 之后，如果选择view/fixed/randomeffectstesting/correlatedrandomeffect

11、s-hausmantest，则EViews自动推定对应的固定效果模型，校正检查统一量，显示检查结果面板数据模型的类型：为了检验混合回归模型、可变截尾回归模型、变系数回归模型，常用的检验是协方差分析检验(f检验)，主要检验以下两个假设：H1 :可变截尾回归模型H2 :拒绝混合回归模型假设H2时，需要检验假设H1。 如果接受H1，则认为该模型是变截尾回归模型；相反，如果拒绝H1，则认为该模型是变系数回归模型。 42、假设检验的f统一修正量的修正方法介绍如下。 首先校正变量系数回归模型的残差平方和，记为S1。 假设S2是截尾回归模型的残差平方和，S3是混合回归模型的残差平方和。整合量、43、例9-3

12、、44、第7节面板数据的单位路径检查和协调检查、1、面板数据的单位路径检查(1)面板数据的单位路径检查分类(2)面板数据的单位路径检查应用例2、面板数据的协调检查(2)一般来说，面板数据的单位路径检查， 可以分类为同一路线的单位路线检查、LLC(Levin-Lin-Chu )检查、Breitung检查两种的另一种是不同路线的单位路线检查，检查方法是Im-Pesaran-Skin检查、fishin 一、面板数据的单位根检验，(一)面板数据的单位根检验分类，(四)面板数据的单位根检验应用实例，(四)面板数据的协调检验方法可分为两类，一类是基于Engle and Granger二级检验的面板协调检验。 另一个是基于Johansen协调检查的化学基面板协调检查。二、面板数据协调检验，(一)检验方法分类，48，1，Pedroni检验Pedroni提出一种基于Engle and Granger二步法的面板数据协调检验方法，该方法以协调方程的回归残差为化学