第六章面板數(shù)據(jù)模型ppt課件.pptx

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1、第六章面板數(shù)據(jù)模型引例.數(shù)據(jù)的分類與特點(diǎn)常見的數(shù)據(jù)類型包括:1.截面數(shù)據(jù)(同一時(shí)間不同個(gè)體構(gòu)成的數(shù)據(jù))特點(diǎn):具有獨(dú)立性和異質(zhì)性2.時(shí)間序列數(shù)據(jù)(同一個(gè)體不同時(shí)間觀測構(gòu)成的數(shù)據(jù))特點(diǎn):具有同質(zhì)性和相關(guān)性3.面板數(shù)據(jù)(不同個(gè)體在不同時(shí)間的觀測構(gòu)成的數(shù)據(jù))特點(diǎn):具有異質(zhì)性和相關(guān)性例如：1996-2002年中國東北、華北、華東15個(gè)省級地區(qū)的居民家庭人均消費(fèi)和人均收入（不變價(jià)格）數(shù)據(jù)見下表。數(shù)據(jù)是7年的，每一年都有15個(gè)數(shù)據(jù)，共105組觀測值。1996-2002年中國15個(gè)省級地區(qū)的居民家庭人均消費(fèi)數(shù)據(jù)（不變價(jià)格）1996-20

2、02年中國15個(gè)省級地區(qū)的居民家庭人均收入數(shù)據(jù)（不變價(jià)格）圖1面板數(shù)據(jù)示意圖人均消費(fèi)和收入的面板數(shù)據(jù)從縱剖面觀察分別見圖2和圖3。從橫截面觀察分別見圖4和圖5。用CP表示消費(fèi)，IP表示收入。AH,BJ,FJ,HB,HLJ,JL,JS,JX,LN,NMG,SD,SH,SX,TJ,ZJ分別表示安徽省、北京市、福建省、河北省、黑龍江省、吉林省、江蘇省、江西省、遼寧省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、山東省、上海市、山西省、天津市、浙江省。圖215個(gè)省市人均消費(fèi)序列（縱剖面）圖315個(gè)省市人均收入序列圖415個(gè)省市人均消費(fèi)散點(diǎn)圖(每條連線表示同一

3、年度15個(gè)地區(qū)的消費(fèi)值)圖515個(gè)省市人均收入散點(diǎn)圖(7個(gè)橫截面疊加)(每條連線表示同一年度15個(gè)地區(qū)的收入值)15個(gè)地區(qū)7年人均消費(fèi)對收入的面板數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖見圖6和圖7。圖6中每一種符號代表一個(gè)省級地區(qū)的7個(gè)觀測點(diǎn)組成的時(shí)間序列。相當(dāng)于觀察15個(gè)時(shí)間序列。圖7中每一種符號代表一個(gè)年度的截面散點(diǎn)圖（共7個(gè)截面）。相當(dāng)于觀察7個(gè)截面散點(diǎn)圖的疊加。圖6用15個(gè)時(shí)間序列表示的人均消費(fèi)對收入的面板數(shù)據(jù)圖7用7個(gè)截面表示的人均消費(fèi)對收入的面板數(shù)據(jù)（7個(gè)截面疊加）圖8給出北京和內(nèi)蒙古1996-2002年消費(fèi)對收入散點(diǎn)圖。圖9給出15個(gè)

4、省級地區(qū)1996和2002年的消費(fèi)對收入散點(diǎn)圖。圖8北京和內(nèi)蒙古1996-2002年消費(fèi)對收入時(shí)序圖圖91996和2002年地區(qū)消費(fèi)對收入散點(diǎn)圖本章討論以下問題一.面板數(shù)據(jù)模型的建立基本概念面板數(shù)據(jù)模型的類型面板模型系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義及預(yù)測二.面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)混合模型的估計(jì)固定效應(yīng)模型的估計(jì)隨機(jī)效應(yīng)模型的估計(jì)三.面板數(shù)據(jù)模型的選擇一.面板數(shù)據(jù)模型的建立1.基本概念面板數(shù)據(jù)（paneldata）也稱也稱平行數(shù)據(jù)，或時(shí)間序列截面數(shù)據(jù)（timeseriesandcrosssectiondata）或混合數(shù)據(jù)（pooldata），是

5、指在時(shí)間序列上取多個(gè)截面，在這些截面上同時(shí)選取樣本觀測值所構(gòu)成的樣本數(shù)據(jù)。面板數(shù)據(jù)從橫截面上看，是由若干個(gè)體在某一時(shí)刻構(gòu)成的截面觀測值，從縱剖面上看是一個(gè)時(shí)間序列。面板數(shù)據(jù)用雙下標(biāo)變量表示。例如N表示面板數(shù)據(jù)中含有N個(gè)個(gè)體。T表示時(shí)間序列的最大長度。2.面板數(shù)據(jù)模型的類型設(shè)為被解釋變量在橫截面i和時(shí)間t上的數(shù)值，為第k個(gè)解釋變量在橫截面i和時(shí)間t上的數(shù)值，為橫截面i和時(shí)間t上的隨機(jī)誤差項(xiàng)；代表第i截面上的不可觀測的個(gè)體影響因素；解釋變量數(shù)為k=l，2，…，K；截面數(shù)為i=1，2，…，N；時(shí)間長度為t=1，2，…，T。其中

6、,N表示個(gè)體截面成員的個(gè)數(shù)，T表示每個(gè)截面成員的觀測時(shí)期總數(shù)，K表示解釋變量的個(gè)數(shù)。則單方程面板數(shù)據(jù)模型一般形式可寫成：在面板回歸模型的一般形式中，由于個(gè)體因素?zé)o法觀測，不能直接進(jìn)行估計(jì)，因此我們考慮一下三種情況：混合模型(poolmodel)這種情形意味著模型在橫截面上無個(gè)體影響、無結(jié)構(gòu)變化，可將模型簡單地視為是橫截面數(shù)據(jù)堆積的模型。這種模型與一般的回歸模型無本質(zhì)區(qū)別，只要隨機(jī)擾動項(xiàng)服從經(jīng)典基本假設(shè)條件，就可以采用OLS法進(jìn)行估計(jì)（共有K+1個(gè)參數(shù)需要估計(jì)），該模型也被稱為聯(lián)合回歸模型(pooledregression

7、model)。(2)隨機(jī)效應(yīng)模型(randomeffectsmodel)如果個(gè)體效應(yīng)存在，但我們假設(shè)其與解釋變量不相關(guān)，即，那么我們可以建立以下隨機(jī)效應(yīng)模型：其中：代表個(gè)體效應(yīng)，并且(3)固定效應(yīng)模型(fixedeffectsmodel)如果個(gè)體效應(yīng)存在，且其與某個(gè)解釋變量相關(guān)，即那么我們可以建立以下固定效應(yīng)模型：其中：代表個(gè)體效應(yīng)，并且3.面板模型系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義對于面板模型的一般形式：混合模型對于混合模型，因此回歸系數(shù)代表無個(gè)體效應(yīng)下，解釋變量X對被解釋變量Y的條件期望的邊際效應(yīng)。(2)隨機(jī)效應(yīng)模型對于隨機(jī)效應(yīng)模型，因

8、此回歸系數(shù)代表對于任何個(gè)體，解釋變量X對被解釋變量Y的條件期望的邊際效應(yīng)。(3)固定效應(yīng)模型對于固定效應(yīng)模型，因此如不考慮個(gè)體效應(yīng)，我們無法獲得解釋變量X對被解釋變量Y的條件期望的邊際效應(yīng)。我們只能獲得：即給定某個(gè)個(gè)體的前提下，解釋變量X對被解釋變量Y的條件期望的邊際效應(yīng)。對于固定效應(yīng)模型：由于，那么當(dāng)，解釋變量被歸