面板數(shù)據(jù)回歸分析1

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1、第7章面板數(shù)據(jù)回歸分析面板數(shù)據(jù)回歸分析7.1面板數(shù)據(jù)模型7.1.1面板數(shù)據(jù)7.1.2面板數(shù)據(jù)模型7.2固定效應(yīng)模型估計(jì)7.2.1固定效應(yīng)模型估計(jì)7.2.2用EViews7.2估計(jì)固定效應(yīng)模型面板數(shù)據(jù)回歸分析7.3隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)7.3.1隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)7.3.2用EViews7.2估計(jì)隨機(jī)效應(yīng)模型7.4固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)？—Hausman檢驗(yàn)7.4.1Hausman檢驗(yàn)原理7.4.2用EViews7.2進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)重要概念面板數(shù)據(jù)回歸分析7.1面板數(shù)據(jù)模型7.1.1面板數(shù)據(jù)7.1.2面板數(shù)據(jù)模型7.1面板數(shù)據(jù)模型7.1.1面板數(shù)據(jù)面板數(shù)據(jù)有橫截面和時(shí)間兩個(gè)維度，個(gè)橫截面?zhèn)€體、個(gè)

2、觀測(cè)時(shí)期，樣本個(gè)體表示為，若遠(yuǎn)大于，稱之為短面板，本書只討論短面板。7.1面板數(shù)據(jù)模型7.1.1面板數(shù)據(jù)EViews中存放面板數(shù)據(jù)：將Excel中數(shù)據(jù)導(dǎo)入EViews，排列方式為無結(jié)構(gòu)/不按日期的數(shù)據(jù)（Unstructured/Undated）7.1面板數(shù)據(jù)模型7.1.1面板數(shù)據(jù)EViews中存放面板數(shù)據(jù)：點(diǎn)擊工作文件界面上的按鈕Range，在彈出的WorkfileStructure對(duì)話框的Workfiletype欄內(nèi)選擇DatedPanel，7.1面板數(shù)據(jù)模型7.1.1面板數(shù)據(jù)EViews中存放面板數(shù)據(jù)：并在Panelidentifierseries（面板識(shí)別變量）下的第一欄Crossse

3、ctionIDseries（橫截面識(shí)別變量）內(nèi)輸入變量名dq（地區(qū)），在第二欄Dateseries（日期識(shí)別變量）內(nèi)輸入變量名year：點(diǎn)擊OK，數(shù)據(jù)按面板數(shù)據(jù)排列:7.1面板數(shù)據(jù)模型7.1.1面板數(shù)據(jù)EViews中存放面板數(shù)據(jù)：7.1面板數(shù)據(jù)模型7.1.2面板數(shù)據(jù)模型為個(gè)體的異質(zhì)性，不可觀測(cè)假設(shè)1：7.1面板數(shù)據(jù)模型7.1.2面板數(shù)據(jù)模型假設(shè)2：7.1面板數(shù)據(jù)模型7.1.2面板數(shù)據(jù)模型面板數(shù)據(jù)模型不可觀測(cè)的個(gè)體異質(zhì)性例子7.1經(jīng)濟(jì)發(fā)展與污水排放例子7.2教育的回報(bào)由于不可觀測(cè)的地區(qū)和個(gè)人能力帶來的內(nèi)生性，使上述估計(jì)不一致。面板數(shù)據(jù)模型固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型定義7.1固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)上

4、述模型中的不可觀測(cè)變量（1）與回歸自變量相關(guān)，稱之為固定效應(yīng)模型；（2）與回歸自變量不相關(guān)，稱之為隨機(jī)效應(yīng)模型。固定效應(yīng)將消掉，隨機(jī)效應(yīng)則將其放入誤差項(xiàng)，然后探索方差結(jié)構(gòu)。7.2固定效應(yīng)模型估計(jì)7.2.1固定效應(yīng)模型估計(jì)7.2.2用EViews7.2估計(jì)固定效應(yīng)模型7.2固定效應(yīng)模型估計(jì)7.2.1固定效應(yīng)模型估計(jì)核心是消掉個(gè)體異質(zhì)性變量上述模型的OLS估計(jì)稱之為固定效應(yīng)估計(jì)（Fixedeffect）7.2固定效應(yīng)模型估計(jì)7.2.1固定效應(yīng)模型估計(jì)例子7.1經(jīng)濟(jì)發(fā)展與污水排放例子7.2教育的回報(bào)若采用普通的FE方法，教育變量會(huì)被消除掉，故不能被估計(jì)教育的回報(bào)。但若采用教育變量和年份虛擬變量相乘

5、的方法，則可以估計(jì)：7.2固定效應(yīng)模型估計(jì)7.2.1固定效應(yīng)模型估計(jì)例子7.2教育的回報(bào)定義虛擬變量此時(shí)相減不至于消去教育變量，但是此時(shí)表示的是相對(duì)于1980年，教育對(duì)收入的影響大小。7.2固定效應(yīng)模型估計(jì)7.2.1固定效應(yīng)模型估計(jì)FD估計(jì)（FirstDifference）：其中，如果變量取值不隨時(shí)間變化，差分后的模型在消去的同時(shí)，也將該變量消去，對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)無法估計(jì)。FD估計(jì)導(dǎo)致變量變化減少，估計(jì)出參數(shù)方差較大，效率比FE低。7.2固定效應(yīng)模型估計(jì)7.2.2用EViews7.2估計(jì)固定效應(yīng)模型例子7.1的EViews操作：在工作文件界面選中參與回歸的變量并以組打開，在文件表格界面點(diǎn)擊Pr

6、oc→MakeEquation進(jìn)入模型設(shè)定界面完成模型設(shè)定。7.2固定效應(yīng)模型估計(jì)7.2.2用EViews7.2估計(jì)固定效應(yīng)模型例子7.1的EViews操作：點(diǎn)擊PanelOptions選項(xiàng)，進(jìn)入面板數(shù)據(jù)模型設(shè)定界面。第一欄選擇固定效應(yīng)（fixed），第二欄選擇無時(shí)間異質(zhì)性變量（none），第三欄選擇GLS時(shí)的權(quán)重（Cross-sectionweight），第四欄選擇協(xié)方差估計(jì)方法（Whitecross-section），最后一欄選擇是否調(diào)整自由度7.2固定效應(yīng)模型估計(jì)7.2.2用EViews7.2估計(jì)固定效應(yīng)模型例子7.1的EViews操作：完成選擇后點(diǎn)擊OK得出參數(shù)估計(jì)輸出結(jié)果:7.2固

7、定效應(yīng)模型估計(jì)7.2.2用EViews7.2估計(jì)固定效應(yīng)模型例子7.2教育的回報(bào)EViews操作：為避免教育變量被消掉，采用前面介紹的虛擬變量與教育變量相乘作為新的自變量，并將不關(guān)心的不隨時(shí)間變化的自變量去掉（否則無法估計(jì)?。?，如種族變量black，然后按上面的操作，最終輸出結(jié)果：7.2固定效應(yīng)模型估計(jì)7.2.2用EViews7.2估計(jì)固定效應(yīng)模型例子7.2教育的回報(bào)EViews操作：7.3隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)7