第一節(jié)面板數(shù)據(jù)模型簡(jiǎn)介一、面板數(shù)據(jù)和模型概述

在經(jīng)濟(jì)學(xué)研究和實(shí)際應(yīng)用中，我們經(jīng)常需要同時(shí)分析和比較橫截面觀察值和時(shí)間序列觀察值結(jié)合起來(lái)的數(shù)據(jù)，即：數(shù)據(jù)集中的變量同時(shí)含有橫截面和時(shí)間序列的信息。這種數(shù)據(jù)被稱為面板數(shù)據(jù)(paneldata)，它與我們以前分析過(guò)的純粹的橫截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)有著不同的特點(diǎn)。簡(jiǎn)單地講，面板數(shù)據(jù)因同時(shí)含有時(shí)間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)，所以其統(tǒng)計(jì)性質(zhì)既帶有時(shí)間序列的性質(zhì)，又包含一定的橫截面特點(diǎn)。因而，以往采用的計(jì)量模型和估計(jì)方法就需要有所調(diào)整。

第一節(jié)面板數(shù)據(jù)模型簡(jiǎn)介一、面板數(shù)據(jù)和模型概述1面板數(shù)據(jù)模型的分析課件2面板數(shù)據(jù)模型的分析課件3面板數(shù)據(jù)模型的分析課件4面板數(shù)據(jù)模型的分析課件5面板數(shù)據(jù)模型的分析課件6第二節(jié)固定效應(yīng)模型及其估計(jì)方法第二節(jié)固定效應(yīng)模型及其估計(jì)方法7面板數(shù)據(jù)模型的分析課件8面板數(shù)據(jù)模型的分析課件9面板數(shù)據(jù)模型的分析課件10面板數(shù)據(jù)模型的分析課件11面板數(shù)據(jù)模型的分析課件12面板數(shù)據(jù)模型的分析課件13第三節(jié)隨機(jī)效應(yīng)模型及其估計(jì)方法第三節(jié)隨機(jī)效應(yīng)模型及其估計(jì)方法14面板數(shù)據(jù)模型的分析課件15面板數(shù)據(jù)模型的分析課件16面板數(shù)據(jù)模型的分析課件17面板數(shù)據(jù)模型的分析課件18面板數(shù)據(jù)模型的分析課件19一致估計(jì)量要求：當(dāng)樣本量趨近無(wú)窮大時(shí)，估計(jì)量同時(shí)趨近真實(shí)值。在面板數(shù)據(jù)模型中這就要求N和T分別趨向無(wú)窮大，這有時(shí)有問(wèn)題，如例1中，N是固定的，華東六省一市是不能改變的，因此當(dāng)樣本的N和T都比較小時(shí)，可以直接采用固定效應(yīng)模型。一致估計(jì)量要求：當(dāng)樣本量趨近無(wú)窮大時(shí)，估計(jì)量20面板數(shù)據(jù)模型的分析課件21面板數(shù)據(jù)模型的分析課件22面板數(shù)據(jù)模型的分析課件23第四節(jié)模型設(shè)定的檢驗(yàn)一、為什么要對(duì)模型的設(shè)定進(jìn)行檢驗(yàn)？二、檢驗(yàn)的方法

Greene（1997）介紹了兩種檢驗(yàn)方法。一種是由Breush和Pagan（1980）提出的拉格朗日檢驗(yàn)法（LMtest）。另一種是Hausman（1978）提出的Hausman檢驗(yàn)方法（Hausmantest），Hausman檢驗(yàn)量其實(shí)是一種Wald檢驗(yàn)法（Waldtest）。這兩種方法均可以用于驗(yàn)證面板數(shù)據(jù)模型的設(shè)定應(yīng)該是固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)。

第四節(jié)模型設(shè)定的檢驗(yàn)一、為什么要對(duì)模型的設(shè)定進(jìn)行檢驗(yàn)？24第三，檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)：LM大于臨界值，則拒絕H0。

第三，檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)：LM大于臨界值，則拒絕H0。25面板數(shù)據(jù)模型的分析課件26面板數(shù)據(jù)模型的分析課件27第五節(jié)面板數(shù)據(jù)模型應(yīng)用實(shí)例第五節(jié)面板數(shù)據(jù)模型應(yīng)用實(shí)例28面板數(shù)據(jù)模型的分析課件29面板數(shù)據(jù)模型的分析課件30面板數(shù)據(jù)模型的分析課件31面板數(shù)據(jù)模型的分析課件32二、面板數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)估計(jì)的Eviews實(shí)現(xiàn)

二、面板數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)估計(jì)的Eviews實(shí)現(xiàn)33面板數(shù)據(jù)模型的分析課件34面板數(shù)據(jù)模型的分析課件35面板數(shù)據(jù)模型的分析課件36面板數(shù)據(jù)模型的分析課件37面板數(shù)據(jù)模型的分析課件38面板數(shù)據(jù)模型的分析課件39面板數(shù)據(jù)模型的分析課件40

若點(diǎn)擊View鍵選擇Representations功能，還可以得到輸出結(jié)果的代數(shù)表達(dá)式（右圖給出了部分結(jié)果）。

若點(diǎn)擊View鍵選擇41第六節(jié)面板數(shù)據(jù)模型擴(kuò)展Ⅰ：

Hausman-Talor模型第六節(jié)面板數(shù)據(jù)模型擴(kuò)展Ⅰ：

42面板數(shù)據(jù)模型的分析課件43面板數(shù)據(jù)模型的分析課件44面板數(shù)據(jù)模型的分析課件45面板數(shù)據(jù)模型的分析課件46面板數(shù)據(jù)模型的分析課件47第一節(jié)面板數(shù)據(jù)模型簡(jiǎn)介一、面板數(shù)據(jù)和模型概述

在經(jīng)濟(jì)學(xué)研究和實(shí)際應(yīng)用中，我們經(jīng)常需要同時(shí)分析和比較橫截面觀察值和時(shí)間序列觀察值結(jié)合起來(lái)的數(shù)據(jù)，即：數(shù)據(jù)集中的變量同時(shí)含有橫截面和時(shí)間序列的信息。這種數(shù)據(jù)被稱為面板數(shù)據(jù)(paneldata)，它與我們以前分析過(guò)的純粹的橫截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)有著不同的特點(diǎn)。簡(jiǎn)單地講，面板數(shù)據(jù)因同時(shí)含有時(shí)間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)，所以其統(tǒng)計(jì)性質(zhì)既帶有時(shí)間序列的性質(zhì)，又包含一定的橫截面特點(diǎn)。因而，以往采用的計(jì)量模型和估計(jì)方法就需要有所調(diào)整。

第一節(jié)面板數(shù)據(jù)模型簡(jiǎn)介一、面板數(shù)據(jù)和模型概述48面板數(shù)據(jù)模型的分析課件49面板數(shù)據(jù)模型的分析課件50面板數(shù)據(jù)模型的分析課件51面板數(shù)據(jù)模型的分析課件52面板數(shù)據(jù)模型的分析課件53第二節(jié)固定效應(yīng)模型及其估計(jì)方法第二節(jié)固定效應(yīng)模型及其估計(jì)方法54面板數(shù)據(jù)模型的分析課件55面板數(shù)據(jù)模型的分析課件56面板數(shù)據(jù)模型的分析課件57面板數(shù)據(jù)模型的分析課件58面板數(shù)據(jù)模型的分析課件59面板數(shù)據(jù)模型的分析課件60第三節(jié)隨機(jī)效應(yīng)模型及其估計(jì)方法第三節(jié)隨機(jī)效應(yīng)模型及其估計(jì)方法61面板數(shù)據(jù)模型的分析課件62面板數(shù)據(jù)模型的分析課件63面板數(shù)據(jù)模型的分析課件64面板數(shù)據(jù)模型的分析課件65面板數(shù)據(jù)模型的分析課件66一致估計(jì)量要求：當(dāng)樣本量趨近無(wú)窮大時(shí)，估計(jì)量同時(shí)趨近真實(shí)值。在面板數(shù)據(jù)模型中這就要求N和T分別趨向無(wú)窮大，這有時(shí)有問(wèn)題，如例1中，N是固定的，華東六省一市是不能改變的，因此當(dāng)樣本的N和T都比較小時(shí)，可以直接采用固定效應(yīng)模型。一致估計(jì)量要求：當(dāng)樣本量趨近無(wú)窮大時(shí)，估計(jì)量67面板數(shù)據(jù)模型的分析課件68面板數(shù)據(jù)模型的分析課件69面板數(shù)據(jù)模型的分析課件70第四節(jié)模型設(shè)定的檢驗(yàn)一、為什么要對(duì)模型的設(shè)定進(jìn)行檢驗(yàn)？二、檢驗(yàn)的方法

Greene（1997）介紹了兩種檢驗(yàn)方法。一種是由Breush和Pagan（1980）提出的拉格朗日檢驗(yàn)法（LMtest）。另一種是Hausman（1978）提出的Hausman檢驗(yàn)方法（Hausmantest），Hausman檢驗(yàn)量其實(shí)是一種Wald檢驗(yàn)法（Waldtest）。這兩種方法均可以用于驗(yàn)證面板數(shù)據(jù)模型的設(shè)定應(yīng)該是固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)。

第四節(jié)模型設(shè)定的檢驗(yàn)一、為什么要對(duì)模型的設(shè)定進(jìn)行檢驗(yàn)？71第三，檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)：LM大于臨界值，則拒絕H0。

第三，檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)：LM大于臨界值，則拒絕H0。72面板數(shù)據(jù)模型的分析課件73面板數(shù)據(jù)模型的分析課件74第五節(jié)面板數(shù)據(jù)模型應(yīng)用實(shí)例第五節(jié)面板數(shù)據(jù)模型應(yīng)用實(shí)例75面板數(shù)據(jù)模型的分析課件76面板數(shù)據(jù)模型的分析課件77面板數(shù)據(jù)模型的分析課件78面板數(shù)據(jù)模型的分析課件79二、面板數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)估計(jì)的Eviews實(shí)現(xiàn)

二、面板數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)估計(jì)的Eviews實(shí)現(xiàn)80面板數(shù)據(jù)模型的分析課件81面板數(shù)據(jù)模型的分析課件82面板數(shù)據(jù)模型的分析課件83面板數(shù)據(jù)模型的分析課件84面板數(shù)據(jù)模型的分析課件85面板數(shù)據(jù)模型的分析課件86面板數(shù)據(jù)模型的分析課件87

若點(diǎn)擊View鍵選擇Representations功能，還可以得到輸出結(jié)果的代數(shù)表達(dá)式（右圖給出了部分結(jié)果）。

若點(diǎn)擊View鍵選擇88第六節(jié)面板數(shù)據(jù)