計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：第10章 面板數(shù)據(jù)回歸_第1頁
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：第10章 面板數(shù)據(jù)回歸_第2頁
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文檔簡介

第10章面板數(shù)據(jù)回歸2第10章面板數(shù)據(jù)回歸310.1面板數(shù)據(jù)面板數(shù)據(jù)的符號4面板數(shù)據(jù)符號（續(xù)）

5面板數(shù)據(jù)為什么有用?

（1）消除某些遺漏變量偏差6面板數(shù)據(jù)為什么有用?（續(xù)）（2）能滿足分析的目的

如在分析企業(yè)生產(chǎn)成本問題中只利用截面數(shù)據(jù)不用分析技術(shù)進(jìn)步對成本的影響；只利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)不用分析企業(yè)規(guī)模對成本的影響7面板數(shù)據(jù)集實(shí)例:交通事故死亡人數(shù)和酒精稅81982年美國交通事故死亡數(shù)據(jù)91988年美國交通事故死亡數(shù)據(jù)

10為什么征收較高酒精稅的州會(huì)有更多的交通死亡事故？

11這些遺漏變量可能會(huì)導(dǎo)致遺漏變量偏差

121310.2具有兩個(gè)時(shí)期的面板數(shù)據(jù)

141516實(shí)例:交通死亡人數(shù)和啤酒稅

17

FatalityRate

對

BeerTax:

1810.3固定效應(yīng)模型

1920212223多元回歸變量的固定效應(yīng)回歸模型24固定效應(yīng)回歸的估計(jì)251.“n-1個(gè)二元回歸變量”的OLS回歸262.“個(gè)體中心化”O(jiān)LS回歸27個(gè)體中心化OLS回歸（

續(xù)）28個(gè)體中心化OLS回歸（續(xù)）29實(shí)例:交通死亡數(shù)和啤酒稅的STATA實(shí)現(xiàn)30實(shí)例（續(xù)）

當(dāng)

n=48,T=7:

3110.4時(shí)間固定效應(yīng)回歸

32僅有時(shí)間效應(yīng)的回歸33時(shí)間固定效應(yīng)回歸模型的形式（以一元為例）34時(shí)間固定效應(yīng):估計(jì)方法3536個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)37*LS假設(shè)在面板數(shù)據(jù)中的推廣

（參見10.5）38假設(shè)#1:E(uit|Xi1,…,XiT,

i)=0

39假設(shè)#2:

(Xi1,…,XiT,Yi1,…,YiT),i=1,…,n,

是從聯(lián)合總體中取出的

i.i.d.樣本.

40假設(shè)#5:

corr(uit,uis|Xit,Xis,

i)=0，t

s

41假設(shè)#5（續(xù)）42如果#5不成立會(huì)怎么樣:故

corr(uit,uis

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