几类面板数据模型设定检验方法的比较分析共17页

如何进行面板数据模型的假设检验和模型选择

如何进行面板数据模型的假设检验和模型选择面板数据模型是一种广泛应用于社会科学研究中的统计分析方法，它能够处理跨时间和个体的数据，克服了截面数据和时间序列数据各自的局限性。

在进行面板数据模型分析时，假设检验和模型选择是两个重要的步骤，能够帮助我们验证模型的有效性和选择最佳的模型。

一、面板数据模型的假设检验面板数据模型的假设检验主要包括固定效应模型和随机效应模型的检验。

1. 固定效应模型的假设检验固定效应模型的核心假设是个体效应不随时间变化，只存在个体间的差异。

以下是固定效应模型的假设检验步骤：首先，我们需要进行单位根检验，以判断个体变量是否是非平稳的。

常用的单位根检验方法有ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验和KPSS（Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin）检验。

其次，我们需要进行系数的显著性检验，以判断个体效应是否存在显著差异。

在面板数据模型中，通常使用固定效应估计器，该估计器通过对个体效应进行固定效应变换，进而估计出个体与时间变量的关系。

最后，我们需要进行模型整体拟合程度的检验，以判断模型是否具有合理的拟合度。

通常可以使用R平方、调整R平方等指标来评估模型的整体拟合程度。

2. 随机效应模型的假设检验随机效应模型的核心假设是个体效应与解释变量的无关性，即个体效应是随机的。

以下是随机效应模型的假设检验步骤：首先，我们需要进行随机效应的显著性检验，以判断个体效应是否存在显著差异。

通常采用最大似然估计方法来估计个体效应的方差，然后使用Wald检验或似然比检验进行显著性检验。

其次，我们需要进行随机效应与解释变量的相关性检验，以判断个体效应是否与解释变量相关。

通常可以使用F检验或t检验来进行相关性检验。

最后，我们需要进行模型整体拟合程度的检验，以判断模型是否具有合理的拟合度。

同样可以使用R平方、调整R平方等指标来评估模型的整体拟合程度。

二、面板数据模型的模型选择在进行面板数据模型分析时，我们常常面临着多种模型选择的困扰。

面板数据分析PPT课件

这正是时点固定效应模型形式。对于每个截面，回归函数的斜率
相同（都是1），t 却因截面（时点）不同而异。可见时点固定效应模型中的截距项t 包括了那些随不同截面（时点）变化，但不随个体变化的难以观测的变量的影响。t 是一个随机变量。
以家庭消费性支出与可支配收入关系为例，“全国零售物价指数” 就是这样的一个变量。对于不同时点，这是一个变化的量，但是对于不同省份（个体），这是一个不变化的量。
变换上式： yi = + X i ' +( i - + i ), i = 1, 2, …, N
称作平均数模型。对上式应用 OLS 估计，则参数估计量称作平均数 OLS 估计量。此条件下的样本容量为 N，（T=1）。
如果 X i 与( i - + i )相互独立，和的平均数 OLS 估计量是一致估计量。
yit = + Xit ' +it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T 如果模型是正确设定的，且解释变量与误差项不相关，即 Cov(Xit,it) = 0。那么无论是 N，还是 T，模型参数的混合最小二乘估计量都具有一致性。对于经济序列每个个体 i 及其误差项来说通常是序列相关的。NT 个相关观测值要比 NT 个相互独立的观测值包含的信息少。从而导致误差项的标准差常常被低估，估计量的精度被虚假夸大。
为误差项（标量），满足通常假定条件。Xit 为 k 1 阶回归变量列
向量（包括 k 个回归变量），为 k 1 阶回归系数列向量，则称此
模型为时点固定效应模型。
第8页/共30页
2.2.2 时点固定效应模型（time fixed effects model）
设定时点固定效应模型的原因。假定有面板数据模型

面板数据模型的分析

特点
面板数据模型能够充分利用数据中的时间和个体信息，提供更准确的估计和更全面的解释，有助于揭示数据的动态变化和个体差异。
面板数据模型的适用场景
经济领域
适用于分析国家、地区或行业的经济增长、产业发展、劳动力市场等。
社会学领域
适用于研究人口变化、教育发展、犯罪率等社会现象。
金融领域
适用于股票价格、收益率、市场波动等金融市场分析。
面板数据模型的分析
contents
目录
• 面板数据模型概述 • 面板数据模型的类型 • 面板数据模型的估计方法 • 面板数据模型的检验与诊断 • 面板数据模型的应用案例
01 面板数据模型概述
定义与特点
定义
面板数据模型是一种统计分析方法，用于分析时间序列和截面数据的结合，即同时包含多个个体在一段时间内的数据。
随机效应模型
01
随机效应模型是一种面板数据模型，它假设个体之间的效应是随机的，并且与解释变量相关。
02
该模型通过将个体效应作为解释变量的函数来估计参数，并使用最大似然估计等方法进行估计。
03
随机效应模型适用于研究不同个体在一段时间内的行为或表现，并分析这些行为或表现的变化趋势。
04
它还可以用于评估不同个体的特定效应，并解释不同个体之间的差异。
总结词
经济增长的面板数据模型分析主要关注国家或地区经济随时间的变化情况，通过面板数据模型可以探究经济增长的驱动力和影响因素。
详细描述
经济增长的面板数据模型分析通常涉及对国家或地区生产总值、人均收入、工业增加值等经济指标的时间序列数据进行建模，以揭示经济增长的规律、趋势和影响因素。通过面板数据模型，可以分析不同国家或地区经济增长的差异、收敛与发散，以及产业结构、投资、人力资本等因素对经济增长的作用机制。

几类面板数据模型的分析

几类面板数据模型的分析几类面板数据模型的分析【摘要】本文分析了几类面板数据模型的异同，对利用面板数据模型进行实证分析提供了重要的理论依据。

【关键词】截面数据面板数据模型最近几年，关于面板数据模型应用在学术界逐渐升温。

据统计，仅《维普资讯―中文科技期刊数据库》所收录的文献已经达到几百篇。

所谓面板数据是指由变量关于个不同对象的个观测值所得到得二维样本观测值构成的样本数据，记为，在这里，表示个不同对象中第个个体，表示第个观测期。

我们将第个对象的期观测值组成的时间序列称为面板数据的第个纵剖面时间序列；将第期个对象的截面数据称为面板数据的第期横截面。

所以，面板数据也称作时间序列与截面的混合数据[1，2]。

1 面板数据模型介绍面板数据回归模型的一般形式为：（1）其中为向量，为向量，为解释变量的个数。

误差项均值为零，方差为。

根据截距项及系数的不同取值，以将面板数据模型划分为3 种情形：情形1：情形2：情形3：2 面板数据模型分类2.1混合面板数据模型从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异，从截面上看不同的截面之间也不存在显著性差异，就称此模型为混合回归模型。

用普通最小二乘法（OLS）估计参数。

即（2）混合面板数据模型假设了所有的解释变量对被解释变量的影响与个体和时间都无关，Swamy（1971）等学者认为这个假设是不完全正确的。

因为在实际问题的研究中，可能只有部分解释变量的系数与个体无关的，因此可以假设模型（2）中前个解释变量的系数与个体无关，后个解释变量的系数随个体变化，即将分为和两部分，参数也被分为和两部分，模型就被变为（3）2.2变截距面板数据模型变截距面板数据模型是应用最广泛的一种面板数据模型，可表示为（4）其中为向量，为向量，为个体影响，为模型中被忽略的反映个体差异变量的影响；为随机干扰项，为模型中被忽略的随横截面和时间变化的因素的影响，假设其均值为零，方差为，并假定和不相关。

假如横截面的个体影响可以用常数项的差别来解释，则是待估参数，则此模型称为固定影响变截距模型。

面板数据模型的检验方法研究

面板数据模型的检验方法研究一、本文概述在统计学和经济学的实证研究中，面板数据模型已经成为了一种非常重要的工具。

由于其能够同时考虑时间序列和横截面数据的信息，使得模型设定更加丰富，能够更好地刻画现实世界的复杂性。

然而，随着面板数据模型应用的广泛，如何对其进行准确且有效的检验，确保模型的适用性和预测准确性，成为了亟待解决的问题。

本文旨在探讨面板数据模型的检验方法，以期为相关领域的实证研究提供有益的参考。

具体而言，本文首先将对面板数据模型的基本理论进行梳理，明确其特点和适用场景。

然后，将详细介绍面板数据模型的常见检验方法，包括但不限于单位根检验、协整检验、模型设定检验等。

这些检验方法不仅能够检验模型的内在稳定性和一致性，还能为模型参数的估计和预测提供重要依据。

本文还将对面板数据模型检验方法的最新研究进展进行综述，以期为读者提供全面的视角。

本文将通过实际案例分析，演示面板数据模型检验方法的应用，从而增强文章的实用性和操作性。

总体而言，本文期望通过对面板数据模型检验方法的深入研究，为相关领域的研究者提供一套系统、完整的检验方法体系，以推动面板数据模型在实证研究中的应用和发展。

二、面板数据模型理论基础面板数据模型（Panel Data Model）是计量经济学中一个重要的分析工具，它能够同时处理横截面和时间序列两个维度的数据。

面板数据模型不仅能够控制不可观测的异质性，提高估计效率，还能更好地捕捉数据的动态特征。

因此，面板数据模型在经济、金融、社会学等领域得到了广泛的应用。

面板数据模型的理论基础主要建立在三大类别之上：固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型。

固定效应模型假设每个个体的截距项是固定的，不同个体之间的截距项存在差异，但不随时间变化。

随机效应模型则假设截距项是随机的，并且与解释变量不相关。

混合效应模型则假设所有个体的截距项都相同，没有考虑个体差异。

在实际应用中，研究者通常需要根据样本数据和研究目的选择合适的模型。

面板数据模型经典PPT

02
该模型假设个体和时间特定效应是固定的，不会随着解释变量的变化而变化。
03
固定效应模型可以通过固定效应估计量来估计变量的影响，该估计量不受个体和时间特定效应的影响。
04
固定效应模型可以通过各种方法进行估计，包括最小二乘法、广义最小二乘法、工具变量法和随机效应法等。
随机效应模型
01 02 03 04
面板数据模型经典
• 面板数据模型概述 • 面板数据模型的类型 • 面板数据模型的估计方法 • 面板数据模型的检验与诊断 • 面板数据模型的应用案例
01
面板数据模型概述
定义与特点
定义
面板数据模型是一种统计分析方法，用于分析时间序列和截面数据的混合数据集。
特点
能够同时考虑时间和个体效应对因变量的影响，提供更全面的分析视角，有助于揭示数据背后的复杂关系。
面板数据模型的适用场景
01
面板数据模型适用于分析长时间跨度下多个个体或经济实体的数据，如国家、地区或公司等。
02
当需要探究时间趋势和个体差异对因变量的影响时，面板数据模型是理想的选择。
03
在经济学、社会学、生物学等领域，面板数据模型被广泛应用于实证研究。
面板数据模型与其他模型的比较
01
与时间序列模型相比
其他领域的应用案例
总结词
除了上述领域外，面板数据模型还广泛应用于金融、环境科学、医学和交通等领域，为各领域的科学研究和实践提供了重要的方法和工具。
详细描述
在金融领域，面板数据模型被用于股票价格、收益率和风险评估等方面；在环境科学领域，面板数据模型被用于研究气候变化、环境污染和生态平衡等方面；在医学领域，面板数据模型被用于疾病诊断、治疗方法和药物研发等方面；在交通领域，面板数据模型被用于交通流量、交通规划和交通安全等方

面板数据模型介绍

面板数据模型可以与其他统计方法、机器学习方法等相结合，形成更有效的模型和方法体系。
融合发展的方法可以充分利用各种方法的优点，提高模型的预测精度和稳定性。
融合发展的方法有助于解决复杂的数据分析问题，促进相关领域的发展和应用。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
公司财务数据的面板数据模型分析
要点一
总结词
要点二
详细描述
公司财务数据的面板数据模型分析是评估公司财务状况和经营绩效的有效手段。
通过收集公司在一段时间内的财务数据，如收入、利润、资产负债表等，利用面板数据模型分析这些数据的动态变化，可以评估公司的盈利能力、偿债能力和运营效率，为投资者和债权人提供决策依据。
02 面板数据模型的类型
固定效应模型
01
固定效应模型是一种用于面板数据分析的统计模型，它通过控制个体和时间特定效应来估计变量的影响。
02
该模型假设个体和时间特定效应是恒定的，不会随着自变量的
变化而变化。
它主要用于消除个体和时间特定效应对估计的影响，以更好地
03
解释变量的影响。
随机效应模型
01
02
该模型同时控制个体和时间特定效应，并允许它们在某些情况下随自变量的变化而变化。
03
它适用于当个体和时间特定效应对解释变量有不同程度的影响时的情况。
其他类型
其他类型的面板数据模型包括空间面板数据模型、动态面板数据模型等。
这些模型在特定的研究领域和应用场景中有其特定的用途和优势。
03 面板数据模型的估计方法
面板数据模型介绍
目录
• 面板数据模型概述 • 面板数据模型的类型 • 面板数据模型的估计方法 • 面板数据模型的检验与诊断 • 面板数据模型的应用案例 • 面板数据模型的发展趋势与展望

01面板数据分析解析

17
针对以上形式的数据，矩阵形式描述的面板数据模型如下：上述模型是一个最基本的面板数据模型。基于对系数和随机误差项的不同假设，可以衍生出不同类型的模型。
18
如何刻画不可观测的异质性
假定有如下形式的面板数据模型：在该模型中，可以对误差项进行分解：
在此基础上，上述模型可以写为
随机变量为不可观测的异质性，反映个体之间存在的差异，称为
9
面板数据模型的主要优势在于，能够分析其他模型所不能刻画的个体异质性偏差；其他模型在处理这一问题时，将异质性偏差作为误差项的一部分。然而，如果不可观测的异质性与其他解释变量相关，将会导致参数的估计量有偏。
10
不可观测的异质性 (unobserved heterogeneity)
不可观测的异质性：反映个体之间所存在的差异，这种差异会导致对模型的估计产生偏误，本质上是一个遗漏变量问题；不可观测的异质性又被称为不可观测效应 (unobserved effect)、异质性偏差(heterogeneity error)和潜变量(latent variable)等。从例1来看，面板数据模型如何刻画不可观测的异质性？
来源：Hsiao（2003）在一个截面数据样本中，已婚女性年度平均工作率为50%。这个截面数据可以有两种极端解释：

总体同质：每个已婚女性在任何年度有50%的概率参加工作，50%的概率不参加工作；总体异质：50%的已婚女性一直工作，而50%的已婚女性异质不工作；
如果只有截面数据，我们无法判断哪种情形是正确的，但如果有面板数据，则很容易对动态变化进行推断；
3
面板数据形式
4
1.2 面板数据方法的发展和演变
研究和分析面板数据的模型被称为面板数据模型（panel data model）。从面板数据的发展历程来看，主要经历了 3个不同的阶段：

面板数据模型设定检验方法

1：（STATA 的双固定效应）xi ：xtreg y x1 x2 i.year,fe2：变系数模型（1）生成虚拟变量tab id,gen(id)gen open1=id1*opengen open2=id2*open（2）变系数命令xtreg y open1 open2。

，fe面板数据模型设定检验方法4.1 F 检验先介绍原理。

F 统计量定义为()()/~, (30)/()R U U RSS RSS J F F J N k RSS N k -=-- 其中RSS r 表示施加约束条件后估计模型的残差平方和，RSS u 表示未施加约束条件的估计模型的残差平方和，J 表示约束条件个数，N 表示样本容量，k 表示未加约束的模型中被估参数的个数。

在原假设“约束条件真实”条件下，F统计量渐近服从自由度为( J , N – k )的F 分布。

以检验个体固定效应回归模型为例，介绍F 检验的应用。

建立假设H 0：αi =α。

模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合回归模型）。

H 1：模型中不同个体的截距项αi 不同（真实模型为个体固定效应回归模型）。

F 统计量定义为：F =)/()]()/[()(k N NT SSE k N NT k NT SSE SSE u u r --------1=)/()/()(k N NT SSE N SSE SSE u u r ----1 (31)其中SSE r 表示约束模型，即混合估计模型的残差平方和，SSE u 表示非约束模型，即个体固定效应回归模型的残差平方和。

非约束模型比约束模型多了N -1个被估参数。

以案例1为例，已知SSE r = 4824588，SSE u = 2270386，F = )/()/()(11----N NT SSE N SSE SSE u u r =)/()/()(115105227038611522703864824588---- =22510182443= 8.1(32)F 0.05(6, 87) = 1.8因为F = 8.1 > F 0.05(14, 89) = 1.8，推翻原假设，比较上述两种模型，建立个体固定效应回归模型更合理。

面板数据模型PPT课件

第5页/共99页
浙江山西山东辽宁江苏黑龙江福建安徽 1996 1998 2000 2002
14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0
安徽北京福建河北黑龙江吉林江苏江西辽宁内蒙古山东上海山西天津浙江
面板数据散点图 15 个地区 7 年人均消费对收入的面板数据散点图见图 6 和图 7。
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000 2000 4000 6000 8000
IP_T 10000 12000 14000
图8 图9
第8页/共99页
2．面板数据模型分类用面板数据建立的模型通常有 3 种，即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。 2.1 混合模型（Pooled model）。如果一个面板数据模型定义为，
注意：（1）在 EViews 输出结果中i 是以一个不变的常数部分和随个体变化的部分相加而成。（2）在 EViews 5.0 以上版本个体固定效应对话框中的回归因子选项中填不填 c 输出结果都会有固定常数项。
第11页/共99页
第4章面板数据模型
2.2.1 个体固定效应模型（entity fixed effects model）
如果模型是正确设定的，解释变量与误差项不相关，即 Cov(Xit,it) = 0。那么无论是 N，还是 T，模型参数的混合最小二乘估计量（Pooled OLS）都是一致估计量。
以案例 1（file:5panel02）为例得到的混合模型估计结果如下：
LnCPit = 0.0187 + 0.9694 LnIPit +it (0.2) (79.2) R2 = 0.984, SSE = 0.1702, DW = 0.62

第7章-面板数据模型分析

在固定效应模型中假定
it i it 其中 i 是对每一个个体是固定的常数，代表个体的特殊效应，也反映
了个体间的差异。
yit i xit it
整个固定效应模型可以用矩阵形式表示为：
y1
i
y2
0
0 i
0
1
x1
1
0 2
x2
2
yN 0 0 i N xN N
yi1
yi
yi2
；
yiT
xi11
Xi
xi12
xi1T
xi21 xiK1
i1
xi22
xi2T
xiK2
；i
xiKT
i2
iT
其中对应的i 是横截面 i 和时间 t 时随机误差项。再记
Hale Waihona Puke y1 X1 1
1
y
y2
；
yN
X
X2
；
X N
研究和分析面板数据的模型被称为面板数据模型（panel data model）。它的变量取值都带有时间序列和横截面的两重性。一般的线性模型只单独处理横截面数据或时间序列数据，而不能同时分析和对比它们。面板数据模型，相对于一般的线性回归模型，其长处在于它既考虑到了横截面数据存在的共性，又能分析模型中横截面因素的个体特殊效应。当然，我们也可以将横截面数据简单地堆积起来用回归模型来处理，但这样做就丧失了分析个体特殊效应的机会。
i j , i j 的原假设进行检验：
F (N 1, NT N K ) (RU2 RR2 ) /(N 1) (1 RU2 ) /(NT N K )
其中 RU2
代表无约束回归模型R 2

第六章面板数据模型解析

对以上方程进行最小二乘估计称为组内估计。组间估计将损失组间差异的信息，因此是非有效的。但对于固定效应模型，Within Estimator由于消掉了个体效应，因此是一致的。
进一步的： ˆi Yi Xi ' ˆ
4. 一阶差分估计(First Difference Estimator)
为了消除模型中的个体效应使得固定效应模型获得一致的估计，类似于组内估计的思想，我们可以考虑对模型进行一阶差分：
其中：i Zi*代表个体效应，并且
cov(i , X kit ) 0
3. 面板模型系数的经济意义
对于面板模型的一般形式：
E(Yit | X it ) E(Zi* | X it ) X it '
(1) 混合模型对于混合模型 0 ，因此
k
E(Yit | X it ) X kit
面板数据（panel data）也称也称平行数据，或时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data），是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。面板数据从横截面上看，是由若干个体在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面上看是一个时间序列。
第六章面板数据模型
引例. 数据的分类与特点
常见的数据类型包括: 1. 截面数据 (同一时间不同个体构成的数据)
特点: 具有独立性和异质性 2. 时间序列数据(同一个体不同时间观测构成的数据)
特点: 具有同质性和相关性 3. 面板数据(不同个体在不同时间的观测构成的数据)
特点: 具有异质性和相关性例如：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费和人均收入（不变价格）数据见下表。数据是7 年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。

经济学实证研究中的面板数据分析方法比较

经济学实证研究中的面板数据分析方法比较面板数据（Panel Data），也称为长期数据或混合数据，是指在一定时间内对多个个体或企业进行观测的数据。

面板数据分析方法是经济学实证研究中常用的一种分析工具。

本文旨在比较不同的面板数据分析方法，探讨它们的优劣与适用情况。

一、面板数据的特点面板数据有以下几个显著特点：1. 包含个体特征和时间维度。

即数据中观测个体之间存在差异，而且可以根据时间轴进行观测。

2. 具备更多的信息。

相对于横截面数据或时间序列数据，面板数据可以提供更为全面和详尽的信息，有助于更准确地进行经济学实证研究。

3. 更好地解决内生性问题。

面板数据可以通过个体固定效应或时段固定效应来控制个体异质性和时间变化的影响，从而更好地解决内生性问题。

基于以上特点，面板数据分析方法成为经济学实证研究中重要且有效的分析工具。

二、面板数据分析方法在面板数据分析中，常用的方法主要包括以下几种：1. 固定效应模型固定效应模型假设不同个体之间存在固定的差异，而这些个体差异会对变量的影响造成一定程度的固定效应。

该模型将这些固定效应当作个体的特征进行分析，用于探究个体特征对经济现象的影响。

2. 随机效应模型随机效应模型认为不同个体之间的差异是随机的，并不具备固定效应。

该模型通过引入个体随机效应、错误项相关性等，对面板数据进行分析，得出影响因素对个体和时间的影响。

3. 差异化面板数据模型差异化面板数据模型将固定效应模型和随机效应模型综合起来，将随机效应和固定效应作为影响因素的一部分进行分析。

该模型能够更好地反映个体之间的差异以及个体随时间变化的影响。

4. 两阶段最小二乘法（2SLS）2SLS方法采用两个步骤来估计模型参数。

首先，通过工具变量法或广义矩估计法获取外生变量的估计值；然后，将估计值代入原回归方程中进行估计。

该方法主要用于解决内生性问题。

不同的面板数据分析方法适用于不同的研究问题和数据特点。

研究者需要根据具体情况选择适合的方法，以确保研究结果的准确性和可信度。

经济学毕业论文中的面板数据模型分析方法选择

经济学毕业论文中的面板数据模型分析方法选择在经济学毕业论文中，面板数据模型的选择是非常重要的一环。

面板数据模型以其能够充分利用交叉面（cross-section）和时间面（time-series）数据，帮助分析经济现象和政策效果而被广泛运用。

本文将探讨面板数据模型的分析方法选择，并介绍几种常见的面板数据模型。

1. 引言面板数据模型是一种同时利用纵向和横向数据的统计方法。

相对于纯粹的横截面数据或时间序列数据，面板数据模型能提供更多的信息和更准确的结果。

因此，在经济学毕业论文中，选择合适的面板数据模型非常重要。

2. 面板数据模型简介面板数据模型分为固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。

固定效应模型假设个体间存在固定的差异，而随机效应模型则假设这些差异由于随机因素而产生。

具体选择何种模型需要根据实际情况进行判断。

3. 面板数据模型的选择方法1) Hausman检验（Hausman test）Hausman检验是一种判断固定效应模型和随机效应模型哪种更合适的常用方法。

它基于两种模型的估计量的差异，判断是否存在可观测的外生性。

2) 收敛性检验（Convergence test）在进行面板数据模型分析之前，需要进行收敛性检验。

收敛性检验用于判断面板数据模型是否可以得到一致的估计结果。

3) 多重共线性检验（Multicollinearity test）多重共线性可能导致面板数据模型产生无效的估计结果，因此需要进行多重共线性检验。

常用的检验方法包括方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）和条件指数（Condition Index）。

4) 随机效应模型与固定效应模型对比如果Hausman检验的p值小于0.05，拒绝随机效应模型，可以选择固定效应模型。

否则，可以采用随机效应模型。

4. 面板数据模型实证分析以“中国就业效应的跨国比较”为例，我们来进行面板数据模型的实证分析。

01面板数据分析PPT课件

12 i
变截距模型：
12 i
24
最简单的模型就是忽略数据集中每个横截面个体可能有的特殊效应，而简单的将模型视为横截面数据堆积的模型，即混合横截面模型。注意：尽管我们可以将横截面数据简单的堆积起来用普通回归模型进行处理，但此时丧失了分析个体特殊效应的机会。
25
2. 面板数据模型的设定检验
检验统计量：
F (S S R R S S R U R )/k S S R U R/(n 1 n 2 2 k)
F (k,n 1 n 2 2 k)
31
面板数据模型的设定检验
假定模型1、2和3的残差分别为S2、S3和S1。构造F统计量
F 1 ( S S 1 2 /[ N S T 1 ) /[N (N (k 1 ) 1 k )] ] F [(N 1 )k ,N (T k 1 )] F 2 ( S 3 S 1 / S [ 1 N ) T /[ ( N N ( 1 k ) ( k 1 ) ] 1 ) ]F [ ( N 1 ) ( k 1 ) ,N ( T k 1 ) ]
H2 :1 2 N
1 2 N
26
检验步骤：
首先对假设H2进行检验，如果H2成立，则无需进行下一步检验，并选择模型(2)；
如果拒绝H2 ，则需对假设H1进行检验；如果拒绝H1 ，则选择模型(3)；如果不能拒绝
假设H1 ，则选择模型(1)；
检验思路：
以Chow检验为基础；
27
Chow检验
；
有N个横截面，即
；
时间指标
。
变量： ——因变量在横截面i和时间t上的观测值；
——第k个解释变量在横截面i和时间t上的观测值；
第i个横截面的数据为
其中是在横截面i和时间t上的随机误差项。

几类面板数据模型设定检验方法的比较分析ppt课件

ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱk 2
K
y x u it i t k k it it
k 2
K
随机效应模型
如果模型
y x u it 1 k k it it
k 2
K
中丢失了一些随个体和时间变化的不可观测的随机性因素时，可以对误差项进行分解来描述这种信息的缺失，将 u it 分解为3个分量
UR 14092 SS
混合回归模型的残差平方和
R 4 R . 5 8 SS 5 24
因为
F 6 . 4 F ( 2 , 7 9 ) 1 . 6 8 5 1 2 1 0 . 0 5
所以，建立的混合估计模型是不合适的。
结
论
从上述的模型应用实例看出，对于同一组面板数据，即可以建立固定效应模型，也可以建立随机效应模型。对于选取固定效应还是选取随机效应的争论从未停止。仅从上面的实例中发现，两类模型是各有优缺点。随机效应模型的好处是节省自由度。对于从时间和截面两方面看都存在较大变化的数据，随机效应模型能明确地描述出误差来源的特征。固定效应模型的好处是，很容易分析任意截面数据所对应的因变量与全部截面数据对应的因变量均值的差异程度。此外，在实际应用时，是选择固定效应模型还是选择随机效应模型？一般经验的做法是，如果研究者预期建立面板数据模型推断样本空间的经济关系，则模型设定为固定效应模型会更合理一些。否则，如果研究样本是从总体随机抽样得到的，并且，预期利用模型解释或推断总体的统计性质，则将模型设定为随机效应模型比较合理。
感谢
值此论文完成之际，首先谨向我的指导老师陈萍老师表示深深的谢意。感谢张老师半年多来对我的指导。其次，我要感谢我的父母。在大四一年的时间里，我一直承受着就业，学业的压力。而我知道，我的父母一直都在背后默默地支持着我。一直以来，他们的压力并不比我小。没有他们的支持，安慰，理解也就没有我的今天。感谢所有关心和帮助过我的人们，我深深的祝福你们！

几类面板数据模型设定检验方法的比较分析共17页文档

几类面板数据模型设定检验方法的比较分析
1、合法而稳定的权力在使用得当时很少遇到抵抗。 ——塞 ·约翰逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感；权力不易确定之处始终存在着危险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金子可以拉着它的鼻子走。— —莎士比
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
END

关于面板数据的几个模型

关于面板数据的几个模型方差分析(写成英文我就认识了。

analysis of variance (ANOVA) )主要有三种模型：即固定效应模型（fixed effects model），随机效应模型（random effects model），混合效应模型（mixed effects model）。

所谓的固定、随机、混合，主要是针对分组变量而言的。

固定效应模型，表示你打算比较的就是你现在选中的这几组。

例如，我想比较3种药物的疗效，我的目的就是为了比较这三种药的差别，不想往外推广。

这三种药不是从很多种药中抽样出来的，不想推广到其他的药物，结论仅限于这三种药。

“固定”的含义正在于此，这三种药是固定的，不是随机选择的。

随机效应模型，表示你打算比较的不仅是你的设计中的这几组，而是想通过对这几组的比较，推广到他们所能代表的总体中去。

例如，你想知道是否名牌大学的就业率高于普通大学，你选择了北大、清华、北京工商大学、北京科技大学4所学校进行比较，你的目的不是为了比较这4所学校之间的就业率差异，而是为了说明他们所代表的名牌和普通大学之间的差异。

你的结论不会仅限于这4所大学，而是要推广到名牌和普通这样的一个更广泛的范围。

“随机”的含义就在于此，这4所学校是从名牌和普通大学中随机挑选出来的。

混合效应模型就比较好理解了，就是既有固定的因素，也有随机的因素。

一般来说，只有固定效应模型，才有必要进行两两比较，随机效应模型没有必要进行两两比较，因为研究的目的不是为了比较随机选中的这些组别。

固定效应和随机效应的选择是大家做面板数据常常要遇到的问题，一个常见的方法是做huasman检验，即先估计一个随机效应，然后做检验，如果拒绝零假设，则可以使用固定效应，反之如果接受零假设，则使用随机效应。

但这种方法往往得到事与愿违的结果。

另一个想法是在建立模型前根据数据性质确定使用那种模型，比如数据是从总体中抽样得到的，则可以使用随机效应，比如从N个家庭中抽出了M个样本，则由于存在随机抽样，则建议使用随机效应，反之如果数据是总体数据，比如31个省市的Gdp，则不存在随机抽样问题，可以使用固定效应。