面板数据模型的分析课件

第一节面板数据模型简介一、面板数据和模型概述

在经济学研究和实际应用中，我们经常需要同时分析和比较横截面观察值和时间序列观察值结合起来的数据，即：数据集中的变量同时含有横截面和时间序列的信息。这种数据被称为面板数据(paneldata)，它与我们以前分析过的纯粹的横截面数据和时间序列数据有着不同的特点。简单地讲，面板数据因同时含有时间序列数据和截面数据，所以其统计性质既带有时间序列的性质，又包含一定的横截面特点。因而，以往采用的计量模型和估计方法就需要有所调整。

第一节面板数据模型简介一、面板数据和模型概述1面板数据模型的分析课件2面板数据模型的分析课件3面板数据模型的分析课件4面板数据模型的分析课件5面板数据模型的分析课件6第二节固定效应模型及其估计方法第二节固定效应模型及其估计方法7面板数据模型的分析课件8面板数据模型的分析课件9面板数据模型的分析课件10面板数据模型的分析课件11面板数据模型的分析课件12面板数据模型的分析课件13第三节随机效应模型及其估计方法第三节随机效应模型及其估计方法14面板数据模型的分析课件15面板数据模型的分析课件16面板数据模型的分析课件17面板数据模型的分析课件18面板数据模型的分析课件19一致估计量要求：当样本量趋近无穷大时，估计量同时趋近真实值。在面板数据模型中这就要求N和T分别趋向无穷大，这有时有问题，如例1中，N是固定的，华东六省一市是不能改变的，因此当样本的N和T都比较小时，可以直接采用固定效应模型。一致估计量要求：当样本量趋近无穷大时，估计量20面板数据模型的分析课件21面板数据模型的分析课件22面板数据模型的分析课件23第四节模型设定的检验一、为什么要对模型的设定进行检验？二、检验的方法

Greene（1997）介绍了两种检验方法。一种是由Breush和Pagan（1980）提出的拉格朗日检验法（LMtest）。另一种是Hausman（1978）提出的Hausman检验方法（Hausmantest），Hausman检验量其实是一种Wald检验法（Waldtest）。这两种方法均可以用于验证面板数据模型的设定应该是固定效应还是随机效应。

第四节模型设定的检验一、为什么要对模型的设定进行检验？24第三，检验标准：LM大于临界值，则拒绝H0。

第三，检验标准：LM大于临界值，则拒绝H0。25面板数据模型的分析课件26面板数据模型的分析课件27第五节面板数据模型应用实例第五节面板数据模型应用实例28面板数据模型的分析课件29面板数据模型的分析课件30面板数据模型的分析课件31面板数据模型的分析课件32二、面板数据模型数据估计的Eviews实现

二、面板数据模型数据估计的Eviews实现33面板数据模型的分析课件34面板数据模型的分析课件35面板数据模型的分析课件36面板数据模型的分析课件37面板数据模型的分析课件38面板数据模型的分析课件39面板数据模型的分析课件40

若点击View键选择Representations功能，还可以得到输出结果的代数表达式（右图给出了部分结果）。

若点击View键选择41第六节面板数据模型扩展Ⅰ：

Hausman-Talor模型第六节面板数据模型扩展Ⅰ：

42面板数据模型的分析课件43面板数据模型的分析课件44面板数据模型的分析课件45面板数据模型的分析课件46面板数据模型的分析课件47第一节面板数据模型简介一、面板数据和模型概述

在经济学研究和实际应用中，我们经常需要同时分析和比较横截面观察值和时间序列观察值结合起来的数据，即：数据集中的变量同时含有横截面和时间序列的信息。这种数据被称为面板数据(paneldata)，它与我们以前分析过的纯粹的横截面数据和时间序列数据有着不同的特点。简单地讲，面板数据因同时含有时间序列数据和截面数据，所以其统计性质既带有时间序列的性质，又包含一定的横截面特点。因而，以往采用的计量模型和估计方法就需要有所调整。

第一节面板数据模型简介一、面板数据和模型概述48面板数据模型的分析课件49面板数据模型的分析课件50面板数据模型的分析课件51面板数据模型的分析课件52面板数据模型的分析课件53第二节固定效应模型及其估计方法第二节固定效应模型及其估计方法54面板数据模型的分析课件55面板数据模型的分析课件56面板数据模型的分析课件57面板数据模型的分析课件58面板数据模型的分析课件59面板数据模型的分析课件60第三节随机效应模型及其估计方法第三节随机效应模型及其估计方法61面板数据模型的分析课件62面板数据模型的分析课件63面板数据模型的分析课件64面板数据模型的分析课件65面板数据模型的分析课件66一致估计量要求：当样本量趋近无穷大时，估计量同时趋近真实值。在面板数据模型中这就要求N和T分别趋向无穷大，这有时有问题，如例1中，N是固定的，华东六省一市是不能改变的，因此当样本的N和T都比较小时，可以直接采用固定效应模型。一致估计量要求：当样本量趋近无穷大时，估计量67面板数据模型的分析课件68面板数据模型的分析课件69面板数据模型的分析课件70第四节模型设定的检验一、为什么要对模型的设定进行检验？二、检验的方法

Greene（1997）介绍了两种检验方法。一种是由Breush和Pagan（1980）提出的拉格朗日检验法（LMtest）。另一种是Hausman（1978）提出的Hausman检验方法（Hausmantest），Hausman检验量其实是一种Wald检验法（Waldtest）。这两种方法均可以用于验证面板数据模型的设定应该是固定效应还是随机效应。

第四节模型设定的检验一、为什么要对模型的设定进行检验？71第三，检验标准：LM大于临界值，则拒绝H0。

第三，检验标准：LM大于临界值，则拒绝H0。72面板数据模型的分析课件73面板数据模型的分析课件74第五节面板数据模型应用实例第五节面板数据模型应用实例75面板数据模型的分析课件76面板数据模型的分析课件77面板数据模型的分析课件78面板数据模型的分析课件79二、面板数据模型数据估计的Eviews实现

二、面板数据模型数据估计的Eviews实现80面板数据模型的分析课件81面板数据模型的分析课件82面板数据模型的分析课件83面板数据模型的分析课件84面板数据模型的分析课件85面板数据模型的分析课件86面板数据模型的分析课件87

若点击View键选择Representations功能，还可以得到输出结果的代数表达式（右图给出了部分结果）。

若点击View键选择88第六节面板数据