1、面板數(shù)據(jù)模型的分析,第一節(jié) 面板數(shù)據(jù)模型簡(jiǎn)介 第二節(jié) 固定效應(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 第四節(jié) 模型設(shè)定的檢驗(yàn) 第五節(jié) 面板數(shù)據(jù)模型應(yīng)用實(shí)例 第六節(jié) 面板數(shù)據(jù)模型擴(kuò)展：Hausman-Talor模型,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) (panel data)，它與我們以前分析過的純粹的橫截面 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)，

2、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。,第二節(jié) 固定效應(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,一致估計(jì)量要求：當(dāng)樣本量趨近無窮大時(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分別趨向無窮大，這有時(shí)有問題，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。,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 （LM test）。另一種是Hausman（1978）提出的 Hausman檢驗(yàn)方法（Hausman test），Hausman 檢驗(yàn)量其實(shí)是一種Wald檢驗(yàn)法（Wald test）。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)。,第三，檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)：LM大于臨界值，則拒絕H0。,第五節(jié) 面板數(shù)據(jù)模型應(yīng)用實(shí)例,二、面板數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)估計(jì)的Eviews實(shí)現(xiàn),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