面板数据模型 (结合Eviews)[张晓彤].ppt

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1、面板数据的计量经济分析,白仲林著,张晓峒主审,南开大学出版社,2008,书号ISBN978-7-310-02915-0。,Wooldridge,Baltagi,图6 图7,File:panel02c,用原变量建模还是用对数变量建模?,从结果看,北京、上海、浙江是自发消费(消费函数截距)最大的3个地区。,动态模型 y=.8y(-1)+v,样本容量分别为T=20,50,100时,各模拟2万次,3.面板数据模型估计方法,混合最小二乘(Pooled OLS)估计(适用于混合模型)平均数(between)OLS估计(适用于混合模型和个体随机效应模型)离差变换(within)OLS估计(适用于个体固定效应

2、回归模型)一阶差分(first difference)OLS估计(适用于个体固定效应模型)可行GLS(feasible GLS)估计(适用于随机效应模型),方差分析,4面板数据模型检验与设定方法,4.4 Hausman检验,原假设与备择假设是H0:个体效应与回归变量无关(个体随机效应回归模型)H1:个体效应与回归变量相关(个体固定效应回归模型),人均消费对收入的面板数据散点图 对数的人均消费对收入的面板数据散点图,5面板数据建模案例分析,案例1(file:5panel02):1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭固定价格的人均消费(CP)和人均收入(IP)数据见fil

3、e:panel02。数据是7年的,每一年都有15个数据,共105组观测值。,5面板数据建模案例分析,个体固定效应模型估计结果如下:LnCPit=0.6878+0.8925 LnIPit+it(5.4)(60.6)R2=0.99,DW=1.5,5面板数据建模案例分析,混合模型与个体固定效应模型比较,应该建立个体固定效应模型。,5面板数据建模案例分析,个体随机效应模型与个体固定效应模型比较,应该建立个体固定效应模型。,拟合的个体回归直线,例3:加入人力资本的生产函数研究,人均产出 y 对人均资本 K 的面板数据散点图,对数形式人均产出 Lny 对人均资本 LnK 的面板数据散点图,5面板数据建模案

4、例分析,(File:5panel04)(File:5panel04a),5面板数据建模案例分析,例3:加入人力资本的生产函数研究,人均产出 Lny 对人均受教育时间 edu 的面板数据散点图,对数形式人均产出Lny 对人均受教育时间 edu 的面板数据散点图,结合图形分析,建立如下计量模型:,(File:5panel04)(File:5panel04a),.,1Quah检验(1990)2LL(Levin-Lin)检验(1992)3LLC(Levin-Lin-Chu)检验(2002)4Breitung检验(2002)5Hadri检验6Abuaf-Jorion检验(1990),Jorion-Swe

5、eney检验(1996)7Bai-Ng检验(2001),Moon-Perron检验(2002)8IPS(Im-Pesaran-Shin)检验(1997,2002),6面板数据的单位根检验,6面板数据的单位根检验,LLC检验是左单端检验,因为LLC=9.7-1.65,所以存在单位根。,6面板数据的单位根检验,6.3 IPS(Im-Pesaran-Shin)检验(1997,2002)(适用于不同根(common root)情形),IPS检验是左单端检验,因为IPS=6.5-1.65,所以存在单位根。,6面板数据的单位根检验,6.4 MW(Maddala-Wu)检验(1997),又称Fisher-A

6、DF检验。(适用于不同根情形)IPS检验和LL检验的缺陷是只适用于平衡面板数据,为解决此问题,Maddala-Wu(1997)提出了组合pi值检验。其中pi表示ADF检验的显著性水平。,6面板数据的单位根检验,7面板数据模型的协整检验,7面板数据模型的协整检验,7面板数据模型的协整检验,面板数据型工作文件(panel)的估计窗口,面板数据型工作文件(Pool)画图 混合数据型工作文件(panel)画图,谢谢.,谢谢,pOXLp7v0djZKylHSJr3WxBmHK6NJ2GhiBeFZ7R4I30kA1DkaGhn3XtKknBYCUDxqA7FHYi2CHhI92tgKQcWA3PtGZ7

7、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,

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