几类面板数据模型设定检验方法的比较分析ppt课件
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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
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。
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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PPT
（9） （10）
计算步骤：
计量经济学，面板数据模型，1王7 少平
▪ 引入虚拟变量：
▪ ▪
D i,i1,2,L,N
D i 1 表示第i个观测个体 D i 0 表示不是第i个观测个体。
则模型(10)可表述为：
Y i t0 1 D 1 N D N 1 X i tu it
(11)
▪ 为解决虚拟变量的完全多重共线性，可直接估计模型：
计量经济学，面板数据模型，1王9 少平
四、静态面板-随机效应GLS估计
Yit 12X2it LkXkit it it i t uit
i1,2,L,N t1,2,L,T
（14）
随机效应：个体效应或时间效应与模型中的解释变量不相关
OLS估计量：
无偏的，但估计量有较大的方差。
本质问题：
个体（或时间）效应导致了误差项自相关。
数协方差矩阵估计量； ˆ R ，ˆ R 分别为回归系数的GLS估计系数，估计系数
协方差矩阵估计量。
计量经济学，面板数据模型，2王3 少平
五、Hausman检验
若随机效应为真时，豪斯曼检验统计量：
H~2(K)
自由度K为模型中解释变量(不包括截距项)的个数。
计量经济学，面板数据模型，2王4 少平
（3）
计量经济学，面板数据模型，1王0 少平
三、面板数据模型及其分类
动态面板数据模型
Yit 1 X 2 2it LkXkit Yit1it it i t uit
i1,2,L,N t1,2,L,T
（4）
例如：
Iit12F it3 C itIit 1it u it （5）
i 1 ,2 ,L,N t 1 ,2 ,L,T
面板数据分析方法 ppt课件
(14.1.3)
it i t uit
i 1,2, N t 1,2,T
面板数据：多个观测对象的时间序列数据所组 成的样本数据。
i 反映不随时间变化的个体上的差异性，
被称为个体效应
t 反映不随个体变化的时间上的差异性，
被称为时间效应。
ppt课件 33
第二节 面板数据的模型形式
11,000 10,000 9,000 8,000 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 IP 2,000 3,000 5,000 7,000 9,000 11,000 13,000 CP_1996 CP_1997 CP_1998 CP_1999 CP_2000 CP_2001 CP_2002
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
14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 1996 1997 1998 1999 2000 2001
浙江 山西 山东 辽宁 江苏
山西
14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000
ppt课件
16
二、面板数据的分类
2.微观面板数据与宏观面板数据 微观面板数据一般指一段时期内不同个体或者家庭 的调查数据，其数据中往往个体单位较多，即 N较大（ 通常均为几百或上千）而时期数 T较短（最短为两个时 期，最长一般不超过20个时期）。
ppt课件
17
二、面板数据的分类
2.微观面板数据与宏观面板数据 宏观面板数据通常为一段时间内不同国家或地区的 数据集合，其个体单位数量N不大（一般为7-200）而时 期数T较长（一般为20-60年）。
it i t uit
i 1,2, N t 1,2,T
面板数据：多个观测对象的时间序列数据所组 成的样本数据。
i 反映不随时间变化的个体上的差异性，
被称为个体效应
t 反映不随个体变化的时间上的差异性，
被称为时间效应。
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第二节 面板数据的模型形式
11,000 10,000 9,000 8,000 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 IP 2,000 3,000 5,000 7,000 9,000 11,000 13,000 CP_1996 CP_1997 CP_1998 CP_1999 CP_2000 CP_2001 CP_2002
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
14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 1996 1997 1998 1999 2000 2001
浙江 山西 山东 辽宁 江苏
山西
14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000
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二、面板数据的分类
2.微观面板数据与宏观面板数据 微观面板数据一般指一段时期内不同个体或者家庭 的调查数据，其数据中往往个体单位较多，即 N较大（ 通常均为几百或上千）而时期数 T较短（最短为两个时 期，最长一般不超过20个时期）。
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二、面板数据的分类
2.微观面板数据与宏观面板数据 宏观面板数据通常为一段时间内不同国家或地区的 数据集合，其个体单位数量N不大（一般为7-200）而时 期数T较长（一般为20-60年）。
第九章--面板数据(-Panel-Data)-模型课件
• 常用Panel Data 模型
– 变截矩模型(Variable-Intercept Models)
固定影响(Fixed-Effects) 随机影响(Random-Effects)
– 变系数模型(Variable-Coefficient Models)
固定影响 随机影响
– 动态变截矩模型(Dynamic Models with Variable Intercepts)
型？
二、H检验(Hausman) 判断应建立变截距固定效应模型还是变
截距随机效应模型？
第九章--面板数据(-Panel-Data)-模 型
面板数据模型的EViews操作
注意事项： 1、EViews5.1以上版本新增了H检验 2、EViews对混合数据模型采用OLS法 3、EViews对固定效应模型采用离差变换LS
固定影响 随机影响
第九章--面板数据(-Panel-Data)-模 型
• 其它Panel Data 模型
– 联立方程Panel Data模型 – 离散数据Panel Data模型 – 选择性样本Panel Data模型 – Panel Data单位根检验和协整检验
第九章--面板数据(-Panel-Data)-模 型
列数据更有效。
第九章--面板数据(-Panel-Data)-模 型
二、两时期面板数据分析
1、为什么要关 系研究
2、一阶差分方法
第九章--面板数据(-Panel-Data)-模 型
三、固定效应模型及其估计
1、个体固定效应模型 2、离差变换LS法 3、虚拟变量LS法 4、时间固定效应模型 5、个体时间固定效应模型 6、非均衡面板数据的固定效应模型
法 4、EViews对随机效应模型采用FGLS法
第五讲面板数据模型ppt课件
可以看出，无论是从收入还是从消费看内蒙古的水平都低于北京市。内蒙古 2002 年的收 入与消费规模还不如北京市 1996 年的大。图 9 给出该 15 个省级地区 1996 和 2002 年的 消费对收入散点图。6 年之后 15 个地区的消费和收入都有了相应的提高。
11000 10000
cp_bj
9000
(15-2)
其中 yit 为被解释变量（标量），Xit 为 k 1 阶解释变量列向量（包括 k 个回归量），
本例用对数研究更合理
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
面板数据模型与应用
1．面板数据定义 为了观察得更清楚，图 8 给出北京和内蒙古 1996-2002 年消费对收入散点图。从图中
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
面板数据模型
第 15 章 面板数据模型与应用 15.1 面板数据定义 15.2 面板数据模型分类 15.3 面板数据模型估计方法 15.4 面板数据模型的设定与检验 15.5 面板数据建模案例分析 15.6 面板数据模型的 EViews 操作 15.7 面板数据的单位根检验
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。图 6 中每 一种符号代表一个省级地区的 7 个观测点组成的时间序列。相当于观察 15 个时 间序列。图 7 中每一种符号代表一个年度的截面散点图（共 7 个截面）。相当于 观察 7 个截面散点图的叠加。
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
11000 10000
cp_bj
9000
(15-2)
其中 yit 为被解释变量（标量），Xit 为 k 1 阶解释变量列向量（包括 k 个回归量），
本例用对数研究更合理
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
面板数据模型与应用
1．面板数据定义 为了观察得更清楚，图 8 给出北京和内蒙古 1996-2002 年消费对收入散点图。从图中
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
面板数据模型
第 15 章 面板数据模型与应用 15.1 面板数据定义 15.2 面板数据模型分类 15.3 面板数据模型估计方法 15.4 面板数据模型的设定与检验 15.5 面板数据建模案例分析 15.6 面板数据模型的 EViews 操作 15.7 面板数据的单位根检验
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。图 6 中每 一种符号代表一个省级地区的 7 个观测点组成的时间序列。相当于观察 15 个时 间序列。图 7 中每一种符号代表一个年度的截面散点图（共 7 个截面）。相当于 观察 7 个截面散点图的叠加。
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
几类面板数据模型设定检验方法的比较分析共17页
几类面Байду номын сангаас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
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
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
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
《面板数据分析》课件
面板数据分析的步骤
1
数据描述
对数据进行描述性统计，确定数据在时间和个体方面的特征。
2
ห้องสมุดไป่ตู้
分类讨论
分析不同情况下个体间行为的差异和影响因素，如何影响个体行为的内部因素和外部 环境。
3
建模和估计
根据分类讨论的结论，运用面板数据模型建立样本分布，通过极大似然法和广义矩估 计法进行参数估计。
4
结果解释
对估计的结果进行解释，如何分析因素对个体行为的影响和相关关系等。
生产领域
跟踪生产的进度和效果，寻找 提高生产效率的方法。
总结和展望
总结
面板数据分析是一种高通量数据分析方法，通 过对个体间微观差异的捕捉和分析，提高了分 析数据的精确性，研究结果更具有真实性和普 遍性。
展望
随着数据分析和研究技术的不断发展，面板数 据分析将进一步被广泛接受和使用，为各行各 业的发展与创新提供支持。
《面板数据分析》PPT课 件
欢迎各位来到《面板数据分析》课件。本课程将向大家介绍如何运用面板数 据分析各种数据，并运用不同的分析方法提升数据的价值。
面板数据的定义和特点
什么是面板数据？
面板数据指的是在一定时间内，对相同个体做重复观测所得到的数据。
面板数据的特点
相对于横截面数据和时间序列数据，面板数据能够更精确地反映个体间的差异和发展。
面板数据模型的建立
线性回归模型
用于研究数值型因变量和数值 型自变量之间的关系。
逻辑回归模型
用于研究分类因变量和数值型 自变量之间的关系。
混合效应模型
考虑组间差异和个体内部差异， 更为精确地分析面板数据的特 点。
面板数据分析的常用方法
1 固定效应模型
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
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
面板数据分析面板数据分析的理论进展单位根检验与协整检验.pptx
• Strauss（2000）使用三种方法（Abuaf和 Jorion(1990)，LL方法，IPS方法），对从1929年到 1995年美国48州带趋势人均收入的数据进行单位根检 验，结论是拒绝有单位根的存在，并说明收敛的速率取 决于截距差异的假设、一阶自相关系数、滞后期和对 1973年石油危机造成趋势中断的适应性。
第28页/共33页
目前，已有一些专家正在探讨这些问题：
• Maddala和Wu（1999）自助法允许截面相关 • Pedroni(1997b)在他的PPP研究中，提出用基
于GLS修正来考虑在Panel个体之间存在的反馈 情况 • Hall等人（1999）提供了另一个同Pesaran和 Smith(1995)分析相反的例子，他们集中在 Panel协整的回归结构上 • Larsson、Lyhagen和 Lothgren（1998）按
第20页/共33页
Pedroni 协积检验：以 Engle-Granger 协积检验方法为基础构造检验统计量，标 准化以后渐近服从标准正态分布。（1999, 2004）
Kao 协积检验：以 Engle-Granger 协积检验方法为基础构造检验统计量，标准化 以后渐近服从标准正态分布。（1999）
Fisher 个体联合协积检验（combined individual test）：由 Johansen 迹统计量推广 而成的检验方法。用个体的协积检验值构造一个服从 2 分布的累加统计量 检验面板数据的协积性。(Maddala and Wu 1999)
第21页/共33页
Pedroni协整检验：
• 以协整方程的回归残差为基础通过构造7个统计 量来检验面板变量间的协整关系。原假设：面板
检验。随后，Quah（1990）、Levin和Lin（1992）、 Im、Pesaran和Shin（1995）、Flôres等（Flôres et al.，1995）、O' Connell（1998）、Taylor和 Sarno（1998）、Maddala和吴（1999）、Groen （2000）、Chang（2000）和崔仁（In Choi， 2001）、白聚山和Ng（Jushan Bai ane Serena Ng， 2001）、Moon和Perron（2002）、Smith（2004） 和白仲林（2005）也相继提出了各种面板单位根检验 方法。通过蒙特卡罗模拟试验发现，与单变量时间序列 单位根检验相比较，各种面板数据单位根检验都不同程 度地提高了单位根检验的检验功效。
第7章 面板数据模型课件
面板数据的优点
（１）可以控制个体异质性 可以克服未观测到的异质性（unobserved heterogeneity）这种遗漏变量问题。这个异质性是指在面 板数据样本期间内取值恒定的某些遗漏变量。 （2）面板数据模型容易避免多重共线性问题 • 面板数据具有更多的信息； • 面板数据具有更大的变异； • 面板数据的变量间更弱的共线性； • 面板数据模型具有更大的自由度以及更高的效率。 （3）与纯横截面数据或时间序列数据相比，面板数据模型 允许构建并检验更复杂的行为模型。
例 1 表 1 中展示的数据就是一个面板数据的例子。 表 1 华东地区各省市 GDP 历史数据 1995 1996 1997 1998 2462.57 2902.20 3360.21 3688.20 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 5155.25 3524.79 2003.66 2191.27 1244.04 6004.21 4146.06 2339.25 2583.83 1517.26 6680.34 4638.24 2669.95 3000.36 1715.18 7199.95 4987.50 2805.45 3286.56 1851.98
yit yi ( X it X i ) +随机误差项
其中， y i 和 X i 代表各自变量个体的均值。 上式中，OLS 估计量主要利用的是个体变量对其均值偏离的信 息，随机误差项也仅反映对其个体均值的偏离波动，这是该估计 量被称为组内估计量的原因。
第二步，估计参数α 。由于已经得到了β 的估计值，所以α 的估 计就变得比较简单。
ˆ ) ˆ ( D D ) 1 D (Y X w
ˆ ˆ 其实就是用自变量和解释变量的个体均值和 w 按下列模型计
算出的误差项：
第八章面板数据模型计量经济学ppt课件
29
第五节 变系数回归模型
前面所介绍的变截距模型中，横截面成员的个 体影响是用变化的截距来反映的，即用变化的截距 来反映模型中忽略的反映个体差异的变量的影响。 然而现实中变化的经济结构或不同的社会经济背景 等因素有时会导致反映经济结构的参数随着横截面 个体的变化而变化。因此，当现实数据不支持变截 距模型时，便需要考虑这种系数随横截面个体的变 化而改变的变系数模型。
(4) E (wit wis )
2 v
(t
s)
方差成分GLS法
普通OLS估计虽然仍是E无(w偏itw和is一) 致E估(v计i ，u但it)(其vi不再uis)
有 对效随机估效计应，模因型此进，行一估般计用E。广(v义i2 最v小iu二is 乘v法iui（t GuLituSi）s)
v2
28
随机效应变截距模型的估计 EViews按下列步骤估计随机效应变截距模型（个体）
Y 11eTX 11U 1
11
y11
Y1
y
12
y 1T
1 1
1
1
1
1eT
1
1
x111 u i 1 x 211
X1
U i x112 u
i
2
x 212
x11T u i T x 21T
i
xxKK112112 ii
x11 x12
xK1TK
i
x1T
Y 11eTX 11U 1
9
第二节 面板数据回归模型概述 一、面板数据回归模型的一般形式
K
yit i x ki kit uit k1
其中，i=1, 2, …,N 表示个N个体； t =1, 2, …,T 表 示T个时期；yit为被解释变量, 表示第i个个体在 t 时 期的观测值；xkit 是解释变量, 表示第k个解释变量
第五节 变系数回归模型
前面所介绍的变截距模型中，横截面成员的个 体影响是用变化的截距来反映的，即用变化的截距 来反映模型中忽略的反映个体差异的变量的影响。 然而现实中变化的经济结构或不同的社会经济背景 等因素有时会导致反映经济结构的参数随着横截面 个体的变化而变化。因此，当现实数据不支持变截 距模型时，便需要考虑这种系数随横截面个体的变 化而改变的变系数模型。
(4) E (wit wis )
2 v
(t
s)
方差成分GLS法
普通OLS估计虽然仍是E无(w偏itw和is一) 致E估(v计i ，u但it)(其vi不再uis)
有 对效随机估效计应，模因型此进，行一估般计用E。广(v义i2 最v小iu二is 乘v法iui（t GuLituSi）s)
v2
28
随机效应变截距模型的估计 EViews按下列步骤估计随机效应变截距模型（个体）
Y 11eTX 11U 1
11
y11
Y1
y
12
y 1T
1 1
1
1
1
1eT
1
1
x111 u i 1 x 211
X1
U i x112 u
i
2
x 212
x11T u i T x 21T
i
xxKK112112 ii
x11 x12
xK1TK
i
x1T
Y 11eTX 11U 1
9
第二节 面板数据回归模型概述 一、面板数据回归模型的一般形式
K
yit i x ki kit uit k1
其中，i=1, 2, …,N 表示个N个体； t =1, 2, …,T 表 示T个时期；yit为被解释变量, 表示第i个个体在 t 时 期的观测值；xkit 是解释变量, 表示第k个解释变量
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！
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！
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。
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。
最新第六章面板数据模型精品课件
第三页，共49页。
1996-2002年中国15个省级地区的居民家庭人均收入数据(shùjù)（不变价格）
bǎn)数据示意图
第五页，共49页。
人均消费和收入的面板数据从纵剖面观察分别见 图2和图3。从横截面观察分别见图4和图5。用CP表示 (biǎoshì)消费，IP表示(biǎoshì)收入。AH, BJ, FJ, HB, HLJ, JL, JS, JX, LN, NMG, SD, SH, SX, TJ, ZJ分别表示 (biǎoshì)安徽省、北京市、福建省、河北省、黑龙江 省、吉林省、江苏省、江西省、辽宁省、内蒙古自治 区、山东省、上海市、山西省、天津市、浙江省。
(2)
第十八页，共49页。
(2) 随机效应模型(random effects model)
如果个体效应存在，但我们假设其与解释变量 不
相关，即 cov(Zi*, X kit ) 0, k 1, 2,..., K ，
那么Yi我t 们可i 以(k1ěXyǐ1)i建t 立以2 X下2i随t 机,..效., 应模K 型X ：Kit it
YˆitF
ˆi
X
F it
' ˆ,i
1,..., n,t
注意：固定效应模型是不能进行(jìnxíng)个体外样本外预测的
第二十五页，共49页。
二. 面板数据模型的估计
1. 混合普通最小二乘估计(Pool OLS)
Pool OLS是针对于混合模型的估计方法：
对于混合模型直接使用OLS进行估计
NT
(ˆ, ˆ) arg min( , i1
4. 面板数据模型的预测(yùcè)
对于给定的解释变量
X
F it
，在对模型参数进行估计的基
1996-2002年中国15个省级地区的居民家庭人均收入数据(shùjù)（不变价格）
bǎn)数据示意图
第五页，共49页。
人均消费和收入的面板数据从纵剖面观察分别见 图2和图3。从横截面观察分别见图4和图5。用CP表示 (biǎoshì)消费，IP表示(biǎoshì)收入。AH, BJ, FJ, HB, HLJ, JL, JS, JX, LN, NMG, SD, SH, SX, TJ, ZJ分别表示 (biǎoshì)安徽省、北京市、福建省、河北省、黑龙江 省、吉林省、江苏省、江西省、辽宁省、内蒙古自治 区、山东省、上海市、山西省、天津市、浙江省。
(2)
第十八页，共49页。
(2) 随机效应模型(random effects model)
如果个体效应存在，但我们假设其与解释变量 不
相关，即 cov(Zi*, X kit ) 0, k 1, 2,..., K ，
那么Yi我t 们可i 以(k1ěXyǐ1)i建t 立以2 X下2i随t 机,..效., 应模K 型X ：Kit it
YˆitF
ˆi
X
F it
' ˆ,i
1,..., n,t
注意：固定效应模型是不能进行(jìnxíng)个体外样本外预测的
第二十五页，共49页。
二. 面板数据模型的估计
1. 混合普通最小二乘估计(Pool OLS)
Pool OLS是针对于混合模型的估计方法：
对于混合模型直接使用OLS进行估计
NT
(ˆ, ˆ) arg min( , i1
4. 面板数据模型的预测(yùcè)
对于给定的解释变量
X
F it
，在对模型参数进行估计的基
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几类典型的面板数据模型
静态面板数据回归模型 混合回归模型 固定效应模型 随机效应模型 动态面板数据回归模型
混合回归模型
从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在明 显差异，那么可以把所有的数据混合到一起，得到如下模型
K
y x u it 1 k k it it
C 129 . 631 0 . 75 IP P u it it it
因此，15个省的人均支出占收入的76% 以15个省的时间序列数据分别进行OLS估计，计算15个一元线性回归模型的残差平方 和之和
2 R 0 . 98 , RSS 482 , t 1 . 99 0 . 05 ( 103 )
几类面板数据模 型设定检验方法 的比较分析
引言
面板数据是指一部分个体在一段时期内某变量的观测值所构成的多维数据集合。 从横截面看，面板数据是由若干个体在某一时点构成的截面观测值，从个体看每 个个体都是一个时间序列。由于面板数据及其分析方法具有优点，面板数据的计 量分析方法及其应用研究在近年来社会科学界的经验研究中起主导作用。 近年来，针对不同的背景提出了一些面板数据模型及检验方法，对当前数据 具体采用那一类模型，用什么方法检验模型的拟合效果是值得考虑的。本课题拟 在总结各类面板数据模型设定检验方法的基础上，对它们进行比较分析，考察模 型的相对拟合效果，为进一步的理论研究及其实际应用提供参考。
研究的历史和背景
早在1968年，为了研究美国的贫困特征及其原因，密西根大学社会科学研究所建立了研 究收入动态行为的面板数据PSID(Panel Study of Income Dynamics)，俄亥俄州立大学人 力资源研究中心开发了国家劳动力市场长期调查面板数据 NLS(National Longitudinal Surveys of Labor Market Experience) 。 之 后 美 国 又 相 继 建 立 了 面 板 数 据 LRHS(Longitudinal Retirement History Study) 、 CPS(Current Population Survey) 和 HRS(Health Retirement Study) 。 1989 年 德 国 建 立 了 德 国 社 会 经 济 面 板 数 据 集 GSOEP(German Socio-Economic Panel) ， 1993 年加拿大建立 加拿大劳动力收入动态调成 面板数据 CSLID(Canadian Survey of Labor Income Dynamics) ， 2002 年，欧共体统计办 公 室 建 立 了 欧 共 体 家 庭 面 板 数 据 ECHP(European Community Household Panel) 。 Borus(1982)、Wanger(1993) 和Peracchi(2002) 等等西方经济学家应用这些微观面板数据 对微观经济学、发展经济学和劳动经济学等众多经济学的热点问题进行了广泛研究。近年 来，应用宏观面板数据研究宏观经济问题的文献也层出不穷。例如，在国际金融学领域， Chinn与Johnston(1996) 和MacDonald与Nagayasu(2000) 等使用一些国家宏观面板数据检 验购买 力平 价 理论 (PPP) ， 研究实 际汇 率 决定问 题； 在 世界经 济学 领 域 ， Michael 与 Ralf(2003) 和Jansen(2000) 等应用宏观面板数据研究国际资本流动问题、东欧转型经济 国家的出口变化和经济增长问题以及欧美国家的失业问题；在发展经济学中 ， Strauss(2000) 、Nerlove(2002)与 Migue(2002) 分别应用面板数据的计量经济学方法研 究经济系统经济增长的决定因素和经济增长收敛理论等等。
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。
u u v w it i t it
其中 u i , v t 和 w it 分别表示个体随机误差分量，时间随机误差分量和混合随机误差分量。 同时，这3个分量互不相关，也不存在截面自相关、时间自相关和混合自相关。
实证分析
本文采用的分析软件是E views
这是使用混合回归模型时的截图
由图中结果，混合回归模型的估计模型是
k 1
固定效应模型
如果对于不同的截面或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系 数相同，则称之为固定效应模型。固定效应模型又分为以下三类，即个体固定效应模型， 时间固定效应模型和时间个体固定效应模型。
y x u it i k k it itk 2 NhomakorabeaK
y x u it t k k it it
k 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