面板數(shù)據(jù)整體介紹

1、一、面板數(shù)據(jù)定義時間序列：按時間得到的數(shù)據(jù)。 截面數(shù)據(jù)：固定時點上的一組數(shù)據(jù)。面板數(shù)據(jù)：時間和截面上取得的二維數(shù)據(jù)，也稱為時間序列與截面混合數(shù)據(jù)；從橫截面看，從縱剖面看；短面板（T比較短）我們一般用，長面板（T比較長）；面板數(shù)據(jù)的表示；平衡 面板數(shù)據(jù)和非平衡面板數(shù)據(jù)；好處。二、面板數(shù)據(jù)模型分類通常有3種，即混合估計模型、固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型。1. 混合模型（PA）:如果從時間上看，不同個體之間不存在顯著性差異；從截面上看，不同截面之間也不存在顯著性差異，那么就可以直接把面板數(shù)據(jù)混合在一起用最小二乘法（OLS）估計參數(shù)。ytt=建十血0十 i= 1,厶T特點：和不隨i, t變化，是常數(shù)。2

2、. 固定效應(yīng)模型（FE :對于不同的截面或不同的時間序列，模型的截距是不同的。 有3種類型，即個體固定效應(yīng)模型、時點固定效應(yīng)模型和個體時點雙固定效應(yīng)模型。（1）個體固定效應(yīng)模型：對于不同的個體有不同截距，但是對于不同的橫截面，模型的截 距沒有顯著性變化的模型。兩種表示：特點：一:訂是與xit相關(guān)的隨機變量，不同個體有不同的:-o加虛擬變量州=011*1 + 016 +“斗劃Qw +益方+砌 Z= 1,2, TL 如果屬于第匸個個休，i = L（2 ）時點固定效應(yīng)模型：對于不同的截面（時點），截距顯著不同，但是對于不同的時間序列（個體）截距是相同的。兩種表示： 丘=托十如0+龜1, 2,特點：r

3、 t是與xit相關(guān)的隨機變量，不同時點有不同的r。 加虛擬變量=1+?* 吧十+ 力晤”屁歲+ 屜,= 1,2,1,2,，丁其中卩，如果屬于第個截面* / = L 2, 廠0,其他（不屬于第介截面卜（3）個體時點固定效應(yīng)模型：對于不同的截面（時點）、不同的時間序列（個體），模型的截距都顯著地不相同。兩種表示： “=股十童+菸+扯尸+缶i = lf2N; 21,人，T特點：r t和i都是與xit相關(guān)的隨機變量，不同時點有不同的r,不同個體有不同的:-o 加虛擬變量yit=Pi+a&D：+.亠為 “1+并五亠豐打眄4XitP1鬲（12）J1,如果屬于第個個體，1如果屬于第n談面,r = u_r；

4、其申k其他“0崩也（不屬干衞個截酎杞上述三狎固定效應(yīng)模型中，個冰固定效應(yīng)模型最為常用。3.隨機效應(yīng)模型（RE）ya =化 戸4% i= 1, 2? *5Ar; t- 1, 2,T特點：_：訂是與Xit不相關(guān)的隨機變量，不同個體有不同的。假定條件：斶iid（久：）玲-iid（O, of）都披假定為獨立同分布t但并未限定何種分布以上是個體隨機效應(yīng)模型。類似，還有時點隨機效應(yīng)模型和個體時點隨機效應(yīng)模型，個體隨機效應(yīng)模型比較常用。4其他：動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型、變系數(shù)面板數(shù)據(jù)模型、面板數(shù)據(jù)的向量自回歸模型、非均衡面 板數(shù)據(jù)模型、離散面板數(shù)據(jù)模型。三、模型估計方法1. 混合模型混合最小二乘（Pooled OL

5、S估計：在時間和截面上把 NT個觀測值混合在一起，用 OLS估 計。平均數(shù)（between，組間）OLS估計：對面板數(shù)據(jù)中的每個個體求平均數(shù)，共得到N個平均數(shù)，然后利用N組觀測值估計參數(shù)。平均數(shù)（between，組間）OLS估計，壓縮成截面數(shù)據(jù)，損失信息，所以通常用混合最小二 乘（Pooled OLS 估計。2. 個體固定效應(yīng)模型離差變換（within，組內(nèi)）OLS估計：先用每個變量減其組內(nèi)均值（消去 J,然后用 OLS 法估計回歸參數(shù)（不包括截距項，即固定效應(yīng)）。也可以算回歸模型截距項，即固定效應(yīng)參數(shù) r。r = Y；- X/ ?一階差分（first differenee ） OLS估計：先

6、用每個變量減去其滯后一期（消去 :-i），然后OLS 離差用的多。3. 個體隨機效應(yīng)模型平均數(shù)（between，組間）OLS估計：方法如上。壓縮成截面數(shù)據(jù)，損失信息。隨機效應(yīng)（random effects）估計法（可行GLS（ feasible GLS估計法）：先對模型進行變換，然后OLS四、面板數(shù)據(jù)模型選擇1.PPT介紹了三個統(tǒng)計量，進行參數(shù)的約束檢驗。F檢驗、Wald檢驗、LR檢驗。原假設(shè)是:約束條件成立（比如某幾個系數(shù)為0,或者相等）備擇假設(shè)是：約束條件不成立。2識別面板數(shù)據(jù)模型類別：根據(jù)例題，看出來先（1），后（2）。（1）F檢驗：判別混合模型和個體固定效應(yīng)模型（或者雙固定效應(yīng)）（P0

7、.05）Ifc：模零申不同個體的截距相同（真宴慎型為混合模型人模型中不同個體的報距項閔不同（真實模型為個體固建沁模羽LEX ieivs中稱作多余的定效應(yīng)檢驗，使用F和LR兩個統(tǒng)計1I U三（2）Hausman檢驗：個體隨機效應(yīng)模型還是個體固定效應(yīng)模型（p0.05）H0;個體沁與回歸變量無關(guān)今體隨機效應(yīng)模型）琢 個體效應(yīng)與回歸變量相關(guān)個體固定效應(yīng)模型）（3）LM檢驗：檢驗個體隨機效應(yīng)，混合 &隨機效應(yīng)H。：；晉=0。（混合估計模型）H1： Gu2鼻0。（個體隨機效應(yīng)模型）五、stata處理面板數(shù)據(jù)1面板數(shù)據(jù)定義xtset或tsset截面變量時間變量2描述性統(tǒng)計xtsum xttab xtli n

8、e3模型估計（1）混合估計模型:reg cp ip（2）個體固定效應(yīng)模型:xtreg cp ip, fe 或者 xtreg cp ip, fe i(id)F檢驗自動生成（混合&固定）時刻固定效應(yīng)模型:gen d1997=1 if year=1997 replace d1997=0 if year!=1997 gen d1998=1 if year=1998 replace d1998=0 if year!=1998 gen d1999=1 if year=1999 replace d1999=0 if year!=1999 gen d2000=1 if year=2000 replace d2000=0 if year!=2000 gen d2001=1 if year=2001 replace d2001=0 if year!=2001 gen d2002=1 if year=2002replace d2002=0 if year!=2002reg cp ip d1997 d1998 d1999 d2000 d2001 d2002或者 xi: reg cp ip i.year(4) 時刻個體固定效應(yīng)模型.xtreg cp ip d1997 d1998 d1999 d2000 d2001 d2002, fe 或者 xi: xtreg cp ip i.year, fe(5) 隨機