第九讲面板数据回归
12.第九讲 面板数据回归
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。
对于固定效应模型，可采用虚拟变量法。
首先注意：结果中的u_i不表示残差，而是表示 个体效应。
1。因为固定效应模型是组内估计量（离差）， 因此，只有within是一个真正意义上的R2， 其他两个是组间相关系数的平方。 2。右侧的F统计量表示除常数项外其他解释 变量的联合显著性。最后一个F检验，原假设 所有U_i=0，即不存在个体效应，不必使用 固定效应模型。
基本思想：固定效应模型实质上就是在传统 的线性回归模型中加入 N-1 个虚拟变量，使 得每个截面都有自己的截距项。 由于固定效应模型假设存在着“个体效应”， 每个个体都有其单独的截距项。这就相当于 在原方程中引入n−1个虚拟变量（如果省略 常数项，则引入n个虚拟变量）来代表不同的 个体，获得每个个体的截据项。
面板数据回归
时间序列数据或截面数据都是一维数据。 例如时间序列数据是变量按时间得到的数 据；截面数据是变量在截面空间上的数据。 面板数据是同时在时间和截面上取得的二 维数据。所以，面板数据（panel data） 也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。
如何理解个体效应、个体截距项的不同以及 虚拟变量的引入？ 我们用一份模拟的数据来分析： use example,clear xtset company year xtdes 1。 画出散点图和拟合线，并建立OLS回归 方程。 2。加入虚拟变量，并重新画出建立OLS回 归方程。
课件-用stata做面板数据回归
Stata软件提供了丰富的数据转换工具，如变量计算、数 据分组、数据合并等，方便用户对数据进行处理和转换。
03 面板数据回归的Stata实 现
数据的准备与处理
数据清洗
检查数据中的缺失值、异常值和重复值，并进行相应 的处理。
数据转换
对数据进行必要的转换，如对数转换、标准化等，以 满足回归模型的要求。
它利用个体和时间两个维度的信息， 通过控制个体固定效应和时间固定效 应，来估计参数的固定效应模型。
面板数据回归的应用场景
面板数据回归适用于研究不同个体在 一段时间内的行为和表现，例如经济 增长、消费行为、投资决策等。
它可以帮助我们更好地理解经济和社 会现象，为政策制定提供科学依据。
面板数据回归的基本假设
课件-用stata做面板 数据回归
目录
CONTENTS
• 面板数据回归简介 • Stata软件介绍 • 面板数据回归的Stata实现 • 面板数据回归的注意事项与建议 • Stata软件进阶技巧
01 面板数据回归简介
面板数据回归的定义
面板数据回归是一种统计方法，用于 分析时间序列和截面数据，以研究不 同个体在不同时间点的行为和表现。
按照安装向导的指引，逐步完成软件的安装过 程。
启动软件
安装完成后，双击桌面上的Stata图标，即可启动软件。
Stata软件的数据导入与整理
数据导入
Stata软件支持多种数据格式，如Excel、CSV、数据库等 ，用户可以通过“文件”菜单中的“导入数据”选项导入 数据。
数据整理
在导入数据后，用户可以使用Stata软件的数据管理功能 ，如数据排序、变量转换、缺失值处理等，对数据进行整 理和清洗。
面板数据回归的模型选择与优化
面板数据回归分析
Y i i 0 1 X 1 i 2 X 2 i 3 X 3 i u i , i 1 , 2 , ,N
Y i tY i1 (X 1 i t X 1 i)2 (X 2 it X 2 i)3 (X 3 it X 3 i) u it u i,
7.1 面板数据模型
7.1.2 面板数据模型 Y iti01X 1 it2X 2it3X 3itu i,t
i1 ,2 , ,N ;t1 ,2 , ,T
➢ 假设 2： Var(uit) u2,
Cov(uit,uis) E(uituis) 0, t s, Cov(uit,ujt) E(uitujt) 0, i j, Cov(uit,ujs) E(uitujs) 0, (i,t) ( j, s), i 1,2,, N;t 1,2,,T
7.3 随机效应模型估计
7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型
数据导入、数据结构转换以及模型设定 与固定效应模型估计一样，不同的是在 panel option的cross section中选Random，2 还有 u2 和 的估计方法
7.3 随机效应模型估计
7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型
7.2 固定效应模型估计
7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型
例子7.2 教育的回报
EViews操作：
7.3 随机效应模型估计
7.3.1 随机效应模型估计 7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型
7.3 随机效应模型估计
7.3.1 随机效应模型估计
Y it01X 1it2X2it3X3itvi,t vitiui,t i1,2, ,N ;t1,2, ,T
面板数据回归(Panel Data)
随机效应面板模型 Random-Effect Panel Model
id year y
x1 x2 x3 x4
1001 1 2000 25 400 2400 7.78
0 1000 6.91
1003 3
0
20 30 30 3.43
• 如果总体很大，抽取的样本单位具有较大 的随机性，那么与个体有关的效应将被视 为具有随机分布的性质
基本假设
yit ci xit uit
• 假设RE.1
• (a) 严格外生性
E(uit|xi,ci)=0,
t=1,2,⋯,T
xi=xi1,xi2,⋯,xiT
• 如果Ti对于每个单位都相同，叫平衡面板 （Balanced Panel）
• 如果Ti对于每个单位不都相同，叫不平衡面 板（Unbalanced Panel）
– 对于非平衡面板数据，我们关心非平衡是否是内 生的
• 比如，yit是收入，随着时间流逝富人更容易退出样本，因 为他们的时间成本比较高，此时数据的非平衡就是内生引起 的 • 此时，即使最初的模型是线性模型，yit的条件期望是xit 的 线性函数，我们需要非线性的样本选择方法
– 所谓的POLS方法，是指对所有跨i和t的观测值 进行OLS回归，对模型进行POLS回归
– 但是个体异质性往往和解释变量相关，此时用 POLS估计得到的估计量是有偏且不一致的， 此偏差称为异质性偏差（heterogeneity bias）, 这是遗漏（不随时间变化的）变量引起的偏差
严格外生性假设
• 检验假设：H0: σ2c = 0，即vit不存在序列相关
面板数据逐步回归法stata
面板数据逐步回归法stata面板数据逐步回归法Stata 面板数据逐步回归法（Panel data stepwise regression）是Stata的一种数据分析方法，它结合了面板数据和逐步回归法的优点，可以对时间序列面板数据进行多方面的分析，包括探究内部联系以及了解各因素之间的关联性。
下面我们具体介绍一下面板数据逐步回归法的定义、适用范围、基本原理和应用方法。
一、定义面板数据逐步回归法是一种利用逐步回归法实现对面板数据分析的方法。
面板数据又叫纵向数据或追踪数据，主要指同一时间段内对同一个样本进行多次测量。
面板数据逐步回归法，主要是基于纵向数据的统计分析方法，通过逐步回归对面板数据进行分析，探究变量之间的内部联系和因素之间的关联性。
二、适用范围面板数据逐步回归法适用于时间序列分析中的面板数据，特别是适用于跨国企业、宏观经济、产业集中度等领域的分析。
面板数据逐步回归法可以对时间序列面板数据进行多方面的分析，包括探究内部联系以及了解各因素之间的关联性。
三、基本原理面板数据逐步回归法的基本原理是利用逐步回归分析面板数据中的自变量与因变量之间的关系，确定变量中的主导因素以及变量之间的相关性。
逐步回归法是利用最小二乘法进行回归分析，它会根据事先设定的显著水平，每次选取最显著的变量，逐渐建立模型，直到模型中的所有变量都显著。
四、应用方法面板数据逐步回归法在Stata中的实现主要依赖于regress命令，该命令可以对时间序列面板数据进行回归分析，包括面板数据逐步回归法。
以下是具体步骤：1. 搜集面板数据首先需要搜集所需面板数据，建立数据集。
2. 导入面板数据打开Stata，输入import命令，将我们所搜集到的面板数据导入到Stata中。
3. 运行描述性统计命令输入sum命令，运行描述性统计命令，检查数据是否存在缺失值和异常值。
4. 运行面板数据逐步回归分析命令输入regress命令，选择需要分析的自变量和因变量，根据设定的显著水平，选取最显著的变量，逐步建立模型。
stata面板数据固定效应回归步骤
stata面板数据固定效应回归步骤Stata面板数据固定效应回归步骤在经济学研究中，利用面板数据进行固定效应回归有助于控制个体异质性，使研究结果更加可靠和有效。
Stata是一个功能强大的统计软件，提供了丰富的面板数据分析工具。
本文将一步一步介绍Stata中进行面板数据固定效应回归的步骤，帮助读者掌握这一常用的经济计量方法。
第一步：导入数据在Stata中进行面板数据回归分析之前，需要先导入包含面板数据的数据集。
可以使用Stata的`use`命令导入数据。
例如，假设我们的数据集名为"paneldata.dta"，可以使用以下命令导入数据：use "paneldata.dta"第二步：设定面板数据结构在进行面板数据回归分析之前，需要确保数据集正确地被Stata识别为面板数据。
为此，我们需要使用Stata的`xtset`命令来设定面板数据结构。
该命令需要指定面板数据集中的个体变量和时间变量。
例如，假设我们的数据集中个体标识变量名为"id"，时间标识变量名为"time"，可以使用以下命令设定面板数据结构：xtset id time第三步：进行固定效应回归设定好面板数据结构后，我们可以使用Stata的`xtreg`命令进行固定效应回归。
该命令可以控制个体固定效应，从而分离出个体维度上的影响因素。
例如，假设我们的面板数据包含因变量"y"和自变量"x1"、"x2"等，可以使用以下命令进行固定效应回归：xtreg y x1 x2, fe在上述命令中，`fe`表示固定效应模型。
Stata将进行固定效应回归，并报告估计结果。
第四步：解读回归结果完成固定效应回归后，我们需要解读回归结果以得出结论。
Stata提供了丰富的回归结果输出，包括回归系数、标准误、t值等。
我们可以利用这些输出进行显著性检验和系数解释。
如何使用Stata进行面板数据回归分析
如何使用Stata进行面板数据回归分析Stata是一种流行的统计软件，广泛用于经济学、社会学、医学和其他社会科学领域的数据分析和建模。
面板数据回归分析是一种常用的统计方法，用于研究在时间和横截面上变化的数据。
本文将介绍如何使用Stata进行面板数据回归分析。
一、数据准备在进行面板数据回归分析之前，首先需要准备好面板数据集。
面板数据集包括多个个体在不同时间点上的观测值。
通常，面板数据可分为两种类型：平衡面板数据和非平衡面板数据。
平衡面板数据指的是每个个体在每个时间点上都有观测值，而非平衡面板数据则允许个别个体在某些时间点上缺失观测值。
准备好数据后，可以使用Stata导入数据集。
可以使用命令“use 文件路径/文件名”来加载数据集。
确保数据集的格式正确，并且数据已按照面板数据的要求进行排序。
二、面板数据回归模型面板数据回归模型是通过建立个体和时间的固定效应模型来进行的。
常见的面板数据回归模型包括固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。
1. 固定效应模型固定效应模型是一种控制个体固定特征的面板数据回归模型。
固定效应模型通过添加个体固定效应来控制个体固有特征，假设个体固定效应与解释变量无关。
可以使用命令“xtreg 因变量自变量1 自变量2, fe”来估计固定效应模型。
2. 随机效应模型随机效应模型是一种包含个体和时间随机效应的面板数据回归模型。
随机效应模型允许个体和时间效应与解释变量相关，并且具有更强的灵活性。
可以使用命令“xtreg 因变量自变量1 自变量2, re”来估计随机效应模型。
三、结果解释和分析在进行面板数据回归分析后，可以对结果进行解释和分析。
常见的结果输出包括回归系数、标准误、t值和p值等。
1. 回归系数回归系数表示自变量对因变量的影响程度。
回归系数的符号表示影响方向，正系数表示正向影响，负系数表示负向影响。
回归系数的绝对值大小表示影响程度的强弱。
面板数据回归分析
7.1 面板数据模型
7.1.1 面板数据
EViews中存放面板数据：
7.1 面板数据模型
7.1.2 面板数据模型
Yit i 0 1X1it 2 X 2it 3 X3it uit ,
i 1,2, , N; t 1,2, ,T
i 为个体的异质性，不可观测 ➢假设1：
7.2 固定效应模型估计
7.2.1 固定效应模型估计
FD估计（First Difference）：
Yit 1X1it 2X 2it 3X 3it uit
其中， Zit Zit Zi,t1
如果变量取值不随时间变化，差分后的模型在消 去 i 的同时，也将该变量消去，对应的回归系数 无法估计。
7.1 面板数据模型
7.1.2 面板数据模型
面板数据模型
不可观测的个体异质性 例子7.1 经济发展与污水排放
log(POL2it ) i 0 1 log(GDPit / POPit ) 2 log(CONSPit ) 3 log(POPit ) u
例子7.2 教育的回报
Lwagei abli 0 1educi 2experi 3experi2 4unioni 5Blacki 6Hoursi ui i 1,2, , N
方法（White cross-section）， 最后一栏选择是否调整自由度
7.2 固定效应模型估计
7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型
例子7.1 的EViews操作：
完成选择后点击OK得出参数估计输出结果:
7.2 固定效应模型估计
7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型
例子7.2 教育的回报
• 随机效应假设了 i 与模型自变量不相关， 因此关心的问题不再是内生性，而是如何 提高估计的有效性，即探索复合误差项 vit i uit 的方差结构。
面板数据回归分析
7.3 随机效应模型估计
7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型
数据导入、数据结构转换以及模型设定 与固定效应模型估计一样，不同的是在 panel option的cross section中选Random，2 还有 u2 和 的估计方法
7.3 随机效应模型估计
7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型
此的时是相相减 对不 于1至9于80消年去，教教育育变对量收，入但的是影此响时大小i 。表示
7.2 固定效应模型估计
7.2.1 固定效应模型估计
FD估计（First Difference）：
Y i t 1 X 1 i t 2 X 2 i t 3 X 3 i t u it
其中， ZitZitZi,t1
7.1 面板数据模型
7.1.1 面板数据
EViews中存放面板数据：
7.1 面板数据模型
7.1.2 面板数据模型 Y iti01X 1 it2X 2it3X 3itu i,t
i1 ,2 , ,N ;t1 ,2 , ,T
i 为个体的异质性，不可观测 ➢ 假设1：
Eu(is| X1it,X2it,X3it)0, s,t1,2,,T,i1,2,,N
7.1 面板数据模型
7.1.2 面板数据模型
面板数据模型
不可观测的个体异质性 例子7.1 经济发展与污水排放
lo Pg 2 O i) t( iL 0 1 lo G g i/ tP D (i) O tPP 2 lo C gO i( ) t3 N lo P S g i) O t P u ( P
7.2 固定效应模型估计
7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型
例子7.2 教育的回报
Stata面板数据回归分析的步骤和方法
Stata面板数据回归分析的步骤和方法面板数据回归分析是一种用于分析面板数据的统计方法，可以通过观察个体和时间上的变化来研究变量之间的关系。
Stata软件是进行面板数据回归分析的常用工具之一，下面将介绍Stata中进行面板数据回归分析的步骤和方法。
一、数据准备在进行面板数据回归分析前，首先需要准备好相关的数据。
面板数据通常由个体和时间两个维度构成，个体维度可以是不同的个体、公司或国家，时间维度可以是不同的年、季度或月份。
将数据按照面板结构整理好，并确保数据的一致性和准确性，可以直接在Stata中导入数据进行处理。
二、面板数据回归模型选择在进行面板数据回归分析时，需要选择适合的回归模型来研究变量之间的关系。
常见的面板数据回归模型包括固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。
固定效应模型通过控制个体固定效应来分析变量间的关系，而随机效应模型则假设个体固定效应与解释变量无关。
三、面板数据回归分析步骤1. 导入数据在Stata中，可以使用"import"命令导入面板数据。
例如：`import excel "data.xlsx", firstrow`可以导入Excel文件，并指定首行为变量名。
2. 设定面板数据结构在Stata中，需要将数据设置为面板数据结构，采用"xtset"命令即可完成设置。
例如：`xtset id year`将数据的个体维度设定为"id"，时间维度设定为"year"。
3. 估计面板数据回归模型在Stata中，可以使用"xtreg"命令来估计面板数据回归模型。
例如：`xtreg dependent_var independent_var1 independent_var2, fe`可以用固定效应模型进行回归分析。
面板数据回归
12
主要思想: 因为 Zi (根据假设) 在 1982 年和 1988 年不变，所以 1982 年到 1988 年死亡率的任何变动不可能是由 Zi 引起的. 数学: 考虑 1988 年和 1982 年的死亡率: FatalityRatei1988 = 0 + 1BeerTaxi1988 + 2Zi + ui1988 FatalityRatei1982 = 0 + 1BeerTaxi1982 + 2Zi + ui1982 假设 E(uit|BeerTaxi., Zi) = 0 和 cov(uit, uis|BeerTaxi., Zi)=0 1988 – 1982 (即计算变动), 消除了 Zi 的影响.
3
面板数据为什么有用?
（1）消除某些遗漏变量偏差
有了面板数据我们可以控制下列因素: 随个体（州）变化但不随时间变化 漏掉会导致遗漏变量偏差 无法观测到或者不可测 – 因此不能采用多元回归的方法将它包含在 回归中 主要思想: 如果遗漏变量不随时间变化，则 Y 随时间的任何变化不可能是由遗 漏变量造成的.
10
例 2: 对待酒后驾车的态度
(i) 毫无疑问是交通死亡事故的一个决定因素； (ii) 可能与啤酒税相关，于是啤酒税中包含了态度的差异. 故遗漏变量偏差的两个条件成立. 具体而言， “高税收”可 能反映了 “对待酒后驾车的态度” (因此系数的 OLS 估计是 有偏的) 面板数据能够消除在州内不随时间变动的遗漏变量造成的 遗漏变量偏差.
1(BeerTaxi1988 – BeerTaxi1982) + (ui1988 – ui1982)
新的误差项 (ui1988 – ui1982) 与 BeerTaxi1988 、BeerTaxi1982 中 的任何一个都不相关. 即使不能观测到 Zi，这个 “差分” 方程也可用 OLS 进行估 计. 因为遗漏变量 Zi 不变, 所以它不是 Y 变化的决定因素
面板数据回归分析步骤
面板数据回归分析步骤面板数据的分析方法或许我们已经了解许多了，但是到底有没有一个基本的步骤呢？那些步骤是必须的？这些都是我们在研究的过程中需要考虑的，而且又是很实在的问题。
面板单位根检验如何进行？协整检验呢？什么情况下要进行模型的修正？面板模型回归形式的选择？如何更有效的进行回归？诸如此类的问题我们应该如何去分析并一一解决？以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结，和大家分享一下，也希望大家都进来讨论讨论。
步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。
李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。
这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。
他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。
因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。
因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。
而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。
首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。
单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。
后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。
Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250 之间,截面数介于10～250 之间) 的面板单位根检验。
面板数据回归分析ppt课件
20
7.2 固定效应模型估计
7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型
例子7.1 的EViews操作：
点击Panel Options选项，进入面板数据模型设定 界
Yit Yi 0 (1 ) 1( X1it X1i ) 2 ( X 2it X 2i ) 3( X 3it X 3i ) it it vit vi (1 )i (uit ui ) （习题7.6证明）
i 1,2,, N; t 1,2,,T
上述模型的OLS估计称之为随机效应模型估计 （random effect）
10
7.1 面板数据模型
7.1.2 面板数据模型
Yit i 0 1X1it 2 X 2it 3 X3it uit ,
i 1,2,, N; t 1,2,,T
➢
假设
2：
Var (uit
)
2 u
,
Cov(uit ,uis ) E(uituis ) 0, t s,
Cov(uit ,u jt ) E(uitu jt ) 0, i j,
15
7.2 固定效应模型估计
7.2.1 固定效应模型估计
核心是消掉个体异质性变量 i
Yit i 0 1X1it 2 X 2it 3 X 3it uit ,
i 1,2,, N; t 1,2,,T
Yi i 0 1X1i 2 X 2i 3 X 3i ui , i 1,2,, N
面。第一栏选择固定效应（fixed），第二栏选择 无时间异质性 变量（none），第三栏选择GLS时 的权重（Cross-section weight）， 第四栏选择协方差估计
12.第九讲 面板数据回归.
面板数据，简言之是时间序列和截面数据的 混合。严格地讲是指对一组个体(如居民、 国家、公司等) 连续观察多期得到的资料。 所以很多时候我们也称其为“追踪资料”。 近年来，由于面板数据资料的获得变得相对 容易，使其应用范围也不断扩大。
1996-2002年中国15个省级地区的居民家庭人均消费数 据（不变价格） （例一）
-2
-1 x y
0 Fitted values
1
2
reg y x
0
10
20
30
40
-2
-1 x y Fitted values Fitted values
0
1 Fitted values Fitted values
2
gen d1=0 gen d2=0 gen d3=0 replace d1=1 if id==1 replace d2=1 if id==2 replace d3=1 if id==3 reg y x d1 d2
2
2 2 2
1951
1952 1953 1954
588.2
645.5 641 459.3
2289.5
2159.4 2031.3 2115.5
3
3 3 3
1951
1952 1953 1954
135.2
157.3 179.5 189.6
1819.4
2079.7 2371.6 2759.9
在stata中，首先使用xtset命令指定个 体特征和时间特征，然后可以用xtdes命 令显示面板数据的结构。 use fatality,clear xtset state year xtdes
面板数据的格式（例二）
company 1 1 year 1951 1952 invest 755.9 891.2 mvalue 4833 4924.9
面板数据回归分析报告
v 2V(avit)r 2u 2 ；
Co (vit,v vis) 2,ts
2021/4/26
29
7.3 随机效应模型估计
7.3.1 随机效应模型估计 Y it01X 1 it2X 2it3X 3itvit, vitiuit,i1 ,2, ,N ;t1 ,2, ,T
• 上述模型不存在内生性，OLS估计有一致性，但是 v it 不满足不相关假设，OLS估计不是最优估计，要获得 最优估计，需要作变换
•
14、抱最大的希望，作最大的努力。2 022年5 月4日 星期三2 022/5/ 42022/ 5/42022 /5/4
•
15、一个人炫耀什么，说明他内心缺 少什么 。。202 2年5月 2022/5 /42022 /5/4202 2/5/45 /4/2022
•
16、业余生活要有意义，不要越轨。2 022/5/ 42022/ 5/4May 4, 2022
第7章
面板数据回归分析
2021/4/26
精品
1
面板数据回归分析
7.1 面板数据模型
7.1.1 面板数据 7.1.2 面板数据模型
7.2 固定效应模型估计
7.2.1 固定效应模型估计 7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型
2021/4/26
2
面板数据回归分析
7.3 随机效应模型估计
7.3.1 随机效应模型估计 7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型
7.3.1 随机效应模型估计
Y it01X 1it2X2it3X3itvit, vitiuit,i1,2, ,N ;t1,2, ,T
• 随机效应假设了 i 与模型自变量不相关， 因此关心的问题不再是内生性，而是如何 提高估计的有效性，即探索复合误差项 vit i uit 的方差结构。
面板数据回归分析报告课件
计
2
和
2 u
•
估计
2
和
2 u
的方法有三种：
Swamy-Arora、Wallace-Hussain和Wansbeek-
Kapteyn方法，常用第一种方法
2020/3/27
31
7.3 随机效应模型估计
7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型
数据导入、数据结构转换以及模型设定与
Yit i 0 1X1it 2 X 2it 3 X 3it uit ,
i 1,2, , N; t 1,2, ,T
➢定义7.1 固定效应和随机效应
上述模型中的不可观测变量 i （1）与回归自变量相关，称之为固定效应模型；
（2）与回归自变量不相关，称之为随机效应模型。
• 固定效应将 i 消掉，随机效应则将其放入
i 1,2, , N; t 1,2, ,T
• 上述模型的OLS估计称之为随机效应模型估计
（random effect）
2020/3/27
29
7.3 随机效应模型估计
7.3.1 随机效应模型估计
Yit 0 1X1it 2 X 2it 3 X 3it vit ,
vit i uit , i 1,2, , N; t 1,2, ,T
第7章
面板数据回归分析
2020/3/27
1
面板数据回归分析
7.1 面板数据模型
7.1.1 面板数据 7.1.2 面板数据模型
7.2 固定效应模型估计
7.2.1 固定效应模型估计 7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型
2020/3/27
2
面板数据回归分析
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year
1951 1952 1953 1954 1951 1952 1953 1954 1951 1952 1953 1954
invest
755.9 891.2 1304.4 1486.7 588.2 645.5 641 459.3 135.2 157.3 179.5 189.6
mvalue
4833 4924.9 6241.7 5593.6 2289.5 2159.4 2031.3 2115.5 1819.4 2079.7 2371.6 2759.9
地区人均消费 CP-AH（安徽） CP-BJ（北京） CP-FJ（福建） CP-HB（河北） CP-HLJ（黑龙江） CP-JL（吉林） CP-JS（江苏） CP-JX（江西） CP-LN（辽宁） CP-NMG（内蒙古） CP-SD（山东） CP-SH（上海） CP-SX（山西） CP-TJ（天津） CP-ZJ（浙江）
面板数据，简言之是时间序列和截面数据的 混合。严格地讲是指对一组个体(如居民、 国家、公司等) 连续观察多期得到的资料。 所以很多时候我们也称其为“追踪资料”。 近年来，由于面板数据资料的获得变得相对 容易，使其应用范围也不断扩大。
1996-2002年中国15个省级地区的居民家庭人均消费数 据（不变价格） （例一）
1998 3777.410 6807.451 5197.041 3896.778 3289.990 3477.560 4918.944 3234.465 3918.167 3127.633 4168.974 6866.410 3314.097 5498.503 6236.640
1999 3989.581 7453.757 5314.521 4104.281 3596.839 3736.408 5076.910 3531.775 4046.582 3475.942 4546.878 8125.803 3507.008 5916.613 6600.749
在stata中，首先使用xtset命令指定个 体特征和时间特征，然后可以用xtdes命 令显示面板数据的结构。
use fatality,clear
xtset state year
xtdes
短面பைடு நூலகம்和长面板
如果面板数据 T 较小，而n 较大，这种 面板数据被称为“短面板”（short panel）。（大n小T）如fatality.dta
mvalue
4833 4924.9 6241.7 5593.6 2289.5 2159.4 2031.3 2115.5 1819.4 2079.7 2371.6 2759.9
当描述截面数据时，我们用下标表示个体， 如Yi表示第i个个体的变量Y。当描述面板数 据时，我们需要其他符号来同时表示个体和 时期。为此我们采用双下标而不是单下标， 其中第一个下标i表示个体，第二个下标t表 示观测时间。
于是Yit表示n个个体中第i个个体在T期中的 第t个时期内变量Y的观测值。
面板数据用双下标变量表示。例如 Yit, i = 1, 2, …, N； t = 1, 2, …, T
N表示面板数据中含有N个个体。T表示时 间序列的最大长度。
对于样本点来说：
Stata中面板数据的表示
company
1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3
company
1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3
year
1951 1952 1953 1954 1951 1952 1953 1954 1951 1952 1953 1954
invest
755.9 891.2 1304.4 1486.7 588.2 645.5 641 459.3 135.2 157.3 179.5 189.6
时间序列数据或截面数据都是一维数据。 例如时间序列数据是变量按时间得到的数 据；截面数据是变量在截面空间上的数据。 面板数据是同时在时间和截面上取得的二 维数据。所以，面板数据（panel data） 也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。
1996 3282.466 5133.978 4011.775 3197.339 2904.687 2833.321 3712.260 2714.124 3237.275 2572.342 3440.684 6193.333 2813.336 4293.220 5342.234
1997 3646.150 6203.048 4853.441 3868.319 3077.989 3286.432 4457.788 3136.873 3608.060 2901.722 3930.574 6634.183 3131.629 5047.672 6002.082
2000 4203.555 8206.271 5522.762 4361.555 3890.580 4077.961 5317.862 3612.722 4360.420 3877.345 5011.976 8651.893 3793.908 6145.622 6950.713
2001 4495.174 8654.433 6094.336 4457.463 4159.087 4281.560 5488.829 3914.080 4654.420 4170.596 5159.538 9336.100 4131.273 6904.368 7968.327
2002 4784.364 10473.12 6665.005 5120.485 4493.535 4998.874 6091.331 4544.775 5402.063 4850.180 5635.770 10411.94 4787.561 7220.843 8792.210
面板数据的格式（例二）
反之，如果T 较大，而n 较小，则被称 为“长面板”（long panel）。 （大T 小n）如Grunfeld.dta
面板数据的优势
（1）可以解决遗漏变量问题：遗漏变量偏差是一 个普遍存在的问题。虽然可以用工具变量法解决， 但有效的工具变量常常很难找。遗漏变量常常是由 于不可观测的个体差异或“异质性” （heterogeneity）所造成，如果这种个体差异 “不随时间而改变”（time invariant），则面板 数据提供了解决遗漏变量问题的又一利器。