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1、面板數(shù)據(jù) ——PanelData18．面板數(shù)據(jù)模型的協(xié)整檢驗(yàn)21.面板數(shù)據(jù)模型簡介面板數(shù)據(jù)（paneldata）也稱作時(shí)間序列與截面混合數(shù)據(jù)（pooledtimeseriesandcrosssectiondata）。面板數(shù)據(jù)是截面上個(gè)體在不同時(shí)點(diǎn)的重復(fù)觀測數(shù)據(jù)。N=30，T=50的面板數(shù)據(jù)示意圖中國各省級(jí)地區(qū)消費(fèi)性支出占可支配收入比例走勢圖3面板數(shù)據(jù)分兩種特征：（1）個(gè)體數(shù)少，時(shí)間長。（2）個(gè)體數(shù)多，時(shí)間短。面板數(shù)據(jù)用雙下標(biāo)變量表示。yit,i=1,2,…,N;t=1,2,…,Ti對(duì)應(yīng)面板數(shù)據(jù)中不同個(gè)體。N表示
2、面板數(shù)據(jù)中含有N個(gè)個(gè)體。t對(duì)應(yīng)面板數(shù)據(jù)中不同時(shí)點(diǎn)。T表示時(shí)間序列的最大長度。利用面板數(shù)據(jù)建立模型的好處是：（1）由于觀測值的增多，可以增加估計(jì)量的抽樣精度。（2）對(duì)于固定效應(yīng)回歸模型能得到參數(shù)的一致估計(jì)量，甚至有效估計(jì)量。（3）面板數(shù)據(jù)建模比單截面數(shù)據(jù)建?？梢垣@得更多的動(dòng)態(tài)信息。4yit,i=1,2,…,N;t=1,2,…,T若固定t不變，yi.,(i=1,2,…,N)是橫截面上的N個(gè)隨機(jī)變量；若固定i不變，y.t,(t=1,2,…,T)是縱剖面上的一個(gè)時(shí)間序列（個(gè)體）。5面板數(shù)據(jù)是不同個(gè)體和不同時(shí)期被觀察的數(shù)
3、據(jù)（LongitudinalorPanelData）橫截面數(shù)據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)面板數(shù)據(jù)62．面板數(shù)據(jù)模型分類用面板數(shù)據(jù)建立的模型通常有3種，即混合模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。2.1混合模型（Pooledmodel）。如果一個(gè)面板數(shù)據(jù)模型定義為，yit=?+Xit'?+?it,i=1,2,…,N;t=1,2,…,T其中yit為被回歸變量（標(biāo)量），?表示截距項(xiàng)，Xit為k?1階回歸變量列向量（包括k個(gè)回歸量），?為k?1階回歸系數(shù)列向量，?it為誤差項(xiàng)（標(biāo)量）。則稱此模型為混合回歸模型?；旌匣貧w模型的特點(diǎn)是無論對(duì)
4、任何個(gè)體和截面，回歸系數(shù)?和?都相同。如果模型是正確設(shè)定的，解釋變量與誤差項(xiàng)不相關(guān)，即Cov(Xit,?it)=0。那么無論是N??，還是T??，模型參數(shù)的混合最小二乘估計(jì)量（PooledOLS）都是一致估計(jì)量。72.2固定效應(yīng)模型（fixedeffectsmodel）。固定效應(yīng)模型分為3種類型，即個(gè)體固定效應(yīng)模型、時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型和個(gè)體時(shí)點(diǎn)雙固定效應(yīng)模型。下面分別介紹。2.2.1個(gè)體固定效應(yīng)模型（entityfixedeffectsmodel）如果一個(gè)面板數(shù)據(jù)模型定義為，yit=?i+Xit'?+?it,i=
5、1,2,…,N;t=1,2,…,T其中?i是隨機(jī)變量，表示對(duì)于i個(gè)個(gè)體有i個(gè)不同的截距項(xiàng)，且其變化與Xit有關(guān)系；Xit為k?1階回歸變量列向量（包括k個(gè)回歸量），?為k?1階回歸系數(shù)列向量，對(duì)于不同個(gè)體回歸系數(shù)相同，yit為被回歸變量（標(biāo)量），?it為誤差項(xiàng)（標(biāo)量），則稱此模型為個(gè)體固定效應(yīng)模型。891011121314153.面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)方法混合最小二乘（PooledOLS）估計(jì)（適用于混合模型）平均數(shù)（between）OLS估計(jì)（適用于混合模型和個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型）離差變換（within）OLS估計(jì)（適
6、用于個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型）一階差分（firstdifference）OLS估計(jì)（適用于個(gè)體固定效應(yīng)模型）可行GLS（feasibleGLS）估計(jì)（適用于隨機(jī)效應(yīng)模型）161718192021222324252627282915個(gè)省級(jí)地區(qū)的人均消費(fèi)序列15個(gè)省級(jí)地區(qū)的人均收入序列（個(gè)體）303132335．面板數(shù)據(jù)建模案例分析個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型與個(gè)體固定效應(yīng)模型比較，應(yīng)該建立個(gè)體固定效應(yīng)模型。34353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364
