第七 面板数据模型(Fixed Effect, Random Effect).ppt

1、问题和动机 遗漏重要变量或有明确的非观测效应 动态效应 原理 离差消除不可观测效应 综合利用截面和时间序列信息 方法 例子,第八章 面板数据模型（Panel Data ）,一面板数据定义,面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。 面板数据从横截面上看，是由若干个体在某一时刻构 成的截面观测值，从纵剖面上看是一个时间序列。,面板数据用双下标变量表示。 例如 Yi t , i = 1, 2, , n; t = 1, 2, , T,n 表示面板数据中含有n个个体。T 表示时间序列的 最大长度。若固定t不变，Yi . , ( i = 1, 2, , n) 是横 截面上的n个随机变量；若固定i不

2、变，Y. t 是纵剖面 上的一个时间序列。,基本模型,二. 固定效应模型,对模型（1）,不同个体的差异与 t 无关,对同一个个体：,同一个体在不同时期没有差异。,对模型（2）,不同个体的差异与 t 无关,对同一个体不同时期：,同一个体在不同时期有差异。,对不同个体不同时期：,不同个体不同时期有差异。,1. 关于,2. 对固定效应的模型（1）设定和估计,（1）设定（不含截距项，引进n个虚拟变量）,（2）估计, 分块估计（克服n 太大）,思路：先估计,得,再估计,方差的估计量为：,（3）设定检验,基本模型,固定影响模型,线性约束检验（有n-1个约束方程）,不选基本模型,不拒基本模型,注：对含截距项

3、模型，设定时引进n-1个虚拟变量。,3. 对固定效应的模型（2）设定和估计,（1）设定（不含截距项，引进nT-1个虚拟变量）,含截距项，引进nT-2个虚拟变量:,（2）估计, OLS, ML 估计（只要满足古典假设）, 分块估计,（3）设定检验 (不含截距项),若接受，则选基本模型,说明：用模型（2）比较少。因为引进变量太多， 参数估计太多，自由度减少。一般刻画时间上的 差异时直接引进 t。,三. 随机效应模型（Random Effect）,1. 模型,2. 假定,关于wit的假定：,不同个体无自相关；同一个个体有自相关。,3. 估计方法,OLS, GLS, FGLS, ML等,下面利用OLS

4、介绍单位间估计和单位内估计 Between estimator和within estimator,1. OLS估计量,2. 分解,（1）单位内估计,2. 分解（续）,（2）单位间估计,（3）单位内估计和单位间估计的关系,被解释变量: 消费支出y 单位：元 解释变量: 纯收入x 单位：元,一 、模型设定,例：,模型形式：,二、 样本,选自中国农业统计年鉴。,调用数据库 Panel data,3. 模型结果展示：,4. 结果分析,从简单回归结果看，,从固定影响模型检验结果看，,拒绝假设，即不选基本模型。,从随机影响模型检验结果看，,接受假设，不选固定影响模型，选随机影响模型合适。,5. 经济分析,根据随机影响模型回归结果进行简单的边际分析。 模型为：y=-192.43+0.79x 我国农村居民人均纯收入每增加一元， 人均消费将增加0.79元。,Sta