stata上机实验第五讲..
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面板向量自回归模型(Panel VAR) 面板单位根检验(Panel Unit Root test) 面板协整分析(Panel Cointegeration) 门槛面板数据模型(Panel Threshold) 面板联立方程组 面板空间计量
静态面板数据
• 静态面板数据模型，是指解释变量中不包 含被解释变量的滞后项(通常为一阶滞后项) 的情形。但严格地讲，随机干扰项服从某 种序列相关的模型，如AR(1), AR(2), MA(1) 等，也不是静态模型。静态面板数据主要 有两种模型------固定效应模型和随机效应 模型。
其中， i=1,2,… N ; t=1, 2,…T uit称为复合扰动项。
固定效应模型
• 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，如个人的消费习惯、 国家的社会制度、地区的特征、性别等， 一般称其为“个体效应” (individual effects)。如果把“个体效应”当作不随时 间改变的固定性因素， 相应的模型称为 “固定效应”模型。
面板数据
一些面板数据教材
• 面板数据分析 （美）萧政 著 • 横截面与面板数据的经济计量分析 伍德里 奇 著，王忠玉 译 • Baltagi. Econometric Analysis of Panel Data
• 最新动态可关注期刊： Journal of Econometrics
面板数据一些前沿问题
• xtreg Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models • xtregar Fixed- and random-effects linear models with an AR(1) disturbance • xtgls Panel-data models using GLS • xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panelcorrected standard errors • xtrchh Hildreth-Houck random coefficients models • xtivreg Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models
固定效应模型
• 固定效应模型的公式变为： • Yit=ai+Xitb+εit • 回归结果是每个个体都有一个特定的截距 项。
随机效应模型
• 随机效应模型将个体效应ai视为随机因素， 即把个体效应设定为干扰项的一部分。公 式将变为： • Yit=Xitb+(ai+εit) • 回归的结果是随机效应模型的所有的个体 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。
• xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panelcorrected standard errors • xtrchh Hildreth-Houck random coefficients models • xtivreg Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models • xtabond Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator • xtabond2 Arellano-Bond system dynamic panel data estimator(需要从网上下载) • xttobit Random-effects tobit models • xtintreg Random-effects interval data regression models
1953 1954 1951 1952 1953 1954
645.5
641 459.3 135.2 157.3 179.5 189.6
2159.4
2031.3 2115.5 1819.4 2079.7 2371.6 2759.9
面板数据模型
• 考虑如下模型： • Yit=Xitb+Uit • uit=ai+εit
• xtabond Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator • xtabond2 Arellano-Bond system dynamic panel data estimator(需要从网上下载) • xttobit Random-effects tobit models • xtintreg Random-effects interval data regression models • xtreg Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models • xtregar Fixed- and random-effects linear models with an AR(1) disturbance • xtgls Panel-data models using GLS
• 怎样选择固定效应和随机效应？ • 随机效严格要求个体效应与解释变量不相 关，即 • Cov(ai,XitB)=0 • 而固定效应模型并不需要这个假设条件。 • 这是两种模型选择的关键。
面板数据基本命令
• 1、指定个体截面变量和时间变量：xtset • 2、对数据截面个数、时间跨度的整体描述： xtdes。分组内、组间和样本整体计算各个变量的 基本统计量xtsum。采用列表的方式显示某个变 量的分布xttab，较少使用。 • 3、list、sum、des、tabstat、histogram、 kdensity等命令都可以用。 • 4、对每个个体分别显示该变量的时间序列图： xtline。 • 5、静态面板数据基本回归命令：xtreg，系统默 认GLS估计。
use grunfeld,clear xtset company year xtdes xtline invest（要等一下） 混合回归：reg invest mvalue kstock（扩大样本量） 固定效应：xtreg invest mvalue kstock ,fe（看F值 的P值） 随机效应：xtreg invest mvalue kstock ,re
面板数据的格式
company 1 1 1 1 2 year 1951 1952 1953 1954 1951 invest 755.9 891.2 1304.4 1486.7 588.2 mvalue 4833 4924.9 6241.7 5593.6 2289.5
2
2 2 3 3 3 3
1ຫໍສະໝຸດ Baidu52
静态面板数据
• 静态面板数据模型，是指解释变量中不包 含被解释变量的滞后项(通常为一阶滞后项) 的情形。但严格地讲，随机干扰项服从某 种序列相关的模型，如AR(1), AR(2), MA(1) 等，也不是静态模型。静态面板数据主要 有两种模型------固定效应模型和随机效应 模型。
其中， i=1,2,… N ; t=1, 2,…T uit称为复合扰动项。
固定效应模型
• 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，如个人的消费习惯、 国家的社会制度、地区的特征、性别等， 一般称其为“个体效应” (individual effects)。如果把“个体效应”当作不随时 间改变的固定性因素， 相应的模型称为 “固定效应”模型。
面板数据
一些面板数据教材
• 面板数据分析 （美）萧政 著 • 横截面与面板数据的经济计量分析 伍德里 奇 著，王忠玉 译 • Baltagi. Econometric Analysis of Panel Data
• 最新动态可关注期刊： Journal of Econometrics
面板数据一些前沿问题
• xtreg Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models • xtregar Fixed- and random-effects linear models with an AR(1) disturbance • xtgls Panel-data models using GLS • xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panelcorrected standard errors • xtrchh Hildreth-Houck random coefficients models • xtivreg Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models
固定效应模型
• 固定效应模型的公式变为： • Yit=ai+Xitb+εit • 回归结果是每个个体都有一个特定的截距 项。
随机效应模型
• 随机效应模型将个体效应ai视为随机因素， 即把个体效应设定为干扰项的一部分。公 式将变为： • Yit=Xitb+(ai+εit) • 回归的结果是随机效应模型的所有的个体 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。
• xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panelcorrected standard errors • xtrchh Hildreth-Houck random coefficients models • xtivreg Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models • xtabond Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator • xtabond2 Arellano-Bond system dynamic panel data estimator(需要从网上下载) • xttobit Random-effects tobit models • xtintreg Random-effects interval data regression models
1953 1954 1951 1952 1953 1954
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641 459.3 135.2 157.3 179.5 189.6
2159.4
2031.3 2115.5 1819.4 2079.7 2371.6 2759.9
面板数据模型
• 考虑如下模型： • Yit=Xitb+Uit • uit=ai+εit
• xtabond Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator • xtabond2 Arellano-Bond system dynamic panel data estimator(需要从网上下载) • xttobit Random-effects tobit models • xtintreg Random-effects interval data regression models • xtreg Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models • xtregar Fixed- and random-effects linear models with an AR(1) disturbance • xtgls Panel-data models using GLS
• 怎样选择固定效应和随机效应？ • 随机效严格要求个体效应与解释变量不相 关，即 • Cov(ai,XitB)=0 • 而固定效应模型并不需要这个假设条件。 • 这是两种模型选择的关键。
面板数据基本命令
• 1、指定个体截面变量和时间变量：xtset • 2、对数据截面个数、时间跨度的整体描述： xtdes。分组内、组间和样本整体计算各个变量的 基本统计量xtsum。采用列表的方式显示某个变 量的分布xttab，较少使用。 • 3、list、sum、des、tabstat、histogram、 kdensity等命令都可以用。 • 4、对每个个体分别显示该变量的时间序列图： xtline。 • 5、静态面板数据基本回归命令：xtreg，系统默 认GLS估计。
use grunfeld,clear xtset company year xtdes xtline invest（要等一下） 混合回归：reg invest mvalue kstock（扩大样本量） 固定效应：xtreg invest mvalue kstock ,fe（看F值 的P值） 随机效应：xtreg invest mvalue kstock ,re
面板数据的格式
company 1 1 1 1 2 year 1951 1952 1953 1954 1951 invest 755.9 891.2 1304.4 1486.7 588.2 mvalue 4833 4924.9 6241.7 5593.6 2289.5
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1ຫໍສະໝຸດ Baidu52