面板數據模型

關于面板數據模型file：5panel02file：6panel02file：5panel02a第4章面板數據模型第2頁,共99頁，星期六，2024年，5月ChengHsiao

Baltagi

《面板數據的計量經濟分析》白仲林著，張曉峒主審，南開大學出版社，2008，書號ISBN978-7-310-02915-0白仲林著Baltagi著白仲林主譯第3頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4頁,共99頁，星期六，2024年，5月第5頁,共99頁，星期六，2024年，5月第6頁,共99頁，星期六，2024年，5月圖6圖75panel02a第7頁,共99頁，星期六，2024年，5月File：5panel02a用原變量建模還是用對數變量建模?人均消費對收入的面板數據散點圖對數的人均消費對收入的面板數據散點圖本例用對數數據研究更合理第8頁,共99頁，星期六，2024年，5月

圖8

圖9盡管兩個地區(qū)的水平值差異很大，但消費結構并沒有太大的變化。第9頁,共99頁，星期六，2024年，5月人均消費對人均可支配收入的彈性系數是0.9694。人均消費對人均可支配收入的邊際系數是0.9694CPit/IPit第10頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第11頁,共99頁，星期六，2024年，5月第12頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第13頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第14頁,共99頁，星期六，2024年，5月從結果看，北京、上海、浙江是自發(fā)消費（消費函數截距）最大的3個地區(qū)。

第4章面板數據模型第15頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第16頁,共99頁，星期六，2024年，5月第17頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第18頁,共99頁，星期六，2024年，5月第19頁,共99頁，星期六，2024年，5月第20頁,共99頁，星期六，2024年，5月第21頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第22頁,共99頁，星期六，2024年，5月第23頁,共99頁，星期六，2024年，5月3.面板數據模型估計方法第24頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第25頁,共99頁，星期六，2024年，5月第26頁,共99頁，星期六，2024年，5月第27頁,共99頁，星期六，2024年，5月第28頁,共99頁，星期六，2024年，5月第29頁,共99頁，星期六，2024年，5月方差分析第30頁,共99頁，星期六，2024年，5月第31頁,共99頁，星期六，2024年，5月第32頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第33頁,共99頁，星期六，2024年，5月第34頁,共99頁，星期六，2024年，5月第35頁,共99頁，星期六，2024年，5月第36頁,共99頁，星期六，2024年，5月

第37頁,共99頁，星期六，2024年，5月

人均消費對收入的面板數據散點圖對數的人均消費對收入的面板數據散點圖

5．面板數據建模案例分析

案例1（file:5panel02）：1996-2002年中國東北、華北、華東15個省級地區(qū)的居民家庭固定價格的人均消費（CP）和人均收入（IP）數據見file:panel02。數據是7年的，每一年都有15個數據，共105組觀測值。第4章面板數據模型第38頁,共99頁，星期六，2024年，5月5．面板數據建模案例分析

個體固定效應模型估計結果如下：

LnCPit=0.6878

+

0.8925LnIPit+

it(5.4)(60.6)R2=0.99,DW=1.5第39頁,共99頁，星期六，2024年，5月5．面板數據建模案例分析

混合模型與個體固定效應模型比較，應該建立個體固定效應模型。第40頁,共99頁，星期六，2024年，5月5．面板數據建模案例分析

個體隨機效應模型與個體固定效應模型比較，應該建立個體固定效應模型。第41頁,共99頁，星期六，2024年，5月第42頁,共99頁，星期六，2024年，5月擬合的個體回歸直線（file：6panel02c，graph06）

（file：6panel02c，graph07）

第43頁,共99頁，星期六，2024年，5月第44頁,共99頁，星期六，2024年，5月第45頁,共99頁，星期六，2024年，5月第46頁,共99頁，星期六，2024年，5月第47頁,共99頁，星期六，2024年，5月第48頁,共99頁，星期六，2024年，5月第49頁,共99頁，星期六，2024年，5月第50頁,共99頁，星期六，2024年，5月例3:

加入人力資本的生產函數研究

人均產出y對人均資本K

的面板數據散點圖

對數形式人均產出Lny對人均資本LnK的面板數據散點圖

5．面板數據建模案例分析

（File：5panel04）（File：5panel04a）第51頁,共99頁，星期六，2024年，5月5．面板數據建模案例分析

例3:

加入人力資本的生產函數研究

人均產出Lny對人均受教育時間edu的面板數據散點圖

對數形式人均產出Lny對人均受教育時間edu

的面板數據散點圖

結合圖形分析，建立如下計量模型:

（File：5panel04）（File：5panel04a）第52頁,共99頁，星期六，2024年，5月第53頁,共99頁，星期六，2024年，5月第54頁,共99頁，星期六，2024年，5月第55頁,共99頁，星期六，2024年，5月第56頁,共99頁，星期六，2024年，5月第57頁,共99頁，星期六，2024年，5月第58頁,共99頁，星期六，2024年，5月第59頁,共99頁，星期六，2024年，5月第60頁,共99頁，星期六，2024年，5月第61頁,共99頁，星期六，2024年，5月第62頁,共99頁，星期六，2024年，5月第63頁,共99頁，星期六，2024年，5月第64頁,共99頁，星期六，2024年，5月第65頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第66頁,共99頁，星期六，2024年，5月第67頁,共99頁，星期六，2024年，5月第68頁,共99頁，星期六，2024年，5月第69頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第70頁,共99頁，星期六，2024年，5月第71頁,共99頁，星期六，2024年，5月第72頁,共99頁，星期六，2024年，5月動態(tài)模型y=.8y(-1)+v，樣本容量分別為T=20，50，100時，各模擬2萬次第73頁,共99頁，星期六，2024年，5月第74頁,共99頁，星期六，2024年，5月回歸系數不存在顯著性差異。第75頁,共99頁，星期六，2024年，5月第76頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第77頁,共99頁，星期六，2024年，5月第78頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第79頁,共99頁，星期六，2024年，5月第80頁,共99頁，星期六，2024年，5月第81頁,共99頁，星期六，2024年，5月第82頁,共99頁，星期六，2024年，5月第83頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第84頁,共99頁，星期六，2024年，5月第85頁,共99頁，星期六，2024年，5月第86頁,共99頁，星期六，2024年，5月第87頁,共99頁，星期六，2024年，5月第88頁,共99頁，星期六，2024年，5月第89頁,共99頁，星期六，2024年，5月第90頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第91頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第92頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第93頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第94頁,共99頁，星期六，2024年，5月第4章面板數據模型第95頁,共99頁，星期六，2024年，5月第96頁