面板數(shù)據(jù)模型與stata軟件的應(yīng)用

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1、面板數(shù)據(jù)模型與stata軟件的應(yīng)用一、什么是面板數(shù)據(jù)二、面板數(shù)據(jù)模型的優(yōu)勢三、面板模型的估計(jì)方法：FE和RE四、stata軟件簡介五、如何用stata估計(jì)面板模型：案例分析一、面板數(shù)據(jù)類型時(shí)間維度+截面維度如我們在分析中國各省份的經(jīng)濟(jì)增長時(shí)，共有31個(gè)截面，每個(gè)截面都取1979-1998共20年的數(shù)據(jù)，共有620個(gè)觀察值，這是一個(gè)典型的平行面板數(shù)據(jù)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，研究一段時(shí)期內(nèi)（1998-2008）上市公司股利的發(fā)放數(shù)額與股票賬面價(jià)值之間的關(guān)系，共有20×11=220個(gè)觀測值強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)、強(qiáng)調(diào)微觀行為基礎(chǔ)表11996-2002年中國東北、華北、華東15個(gè)

2、省級地區(qū)的居民家庭人均消費(fèi)數(shù)據(jù)（不變價(jià)格）地區(qū)人均消費(fèi)1996199719981999200020012002CP-AH（安徽）3282.4663646.1503777.4103989.5814203.5554495.1744784.364CP-BJ（北京）5133.9786203.0486807.4517453.7578206.2718654.43310473.12CP-FJ（福建）4011.7754853.4415197.0415314.5215522.7626094.3366665.005CP-HB（河北）3197.3393868.3193896.778

3、4104.2814361.5554457.4635120.485CP-HLJ（黑龍江）2904.6873077.9893289.9903596.8393890.5804159.0874493.535CP-JL（吉林）2833.3213286.4323477.5603736.4084077.9614281.5604998.874CP-JS（江蘇）3712.2604457.7884918.9445076.9105317.8625488.8296091.331CP-JX（江西）2714.1243136.8733234.4653531.7753612.7223914.

4、0804544.775CP-LN（遼寧）3237.2753608.0603918.1674046.5824360.4204654.4205402.063CP-NMG（內(nèi)蒙古）2572.3422901.7223127.6333475.9423877.3454170.5964850.180CP-SD（山東）3440.6843930.5744168.9744546.8785011.9765159.5385635.770CP-SH（上海）6193.3336634.1836866.4108125.8038651.8939336.10010411.94CP-SX（山西）2

5、813.3363131.6293314.0973507.0083793.9084131.2734787.561CP-TJ（天津）4293.2205047.6725498.5035916.6136145.6226904.3687220.843CP-ZJ（浙江）5342.2346002.0826236.6406600.7496950.7137968.3278792.210表2上市公司的投資與股票賬面價(jià)值：N=20,T=4面板數(shù)據(jù)模型和stata軟件應(yīng)用二、面板數(shù)據(jù)模型有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn):第一，PanelData模型可以通過設(shè)置虛擬變量對個(gè)別差異（非觀測效應(yīng)）進(jìn)行控制；

6、第二，PanelData模型通過對不同橫截面單元不同時(shí)間觀察值的結(jié)合，增加了自由度，減少了解釋變量之間的共線性，從而改進(jìn)了估計(jì)結(jié)果的有效性；第三，PanelData模型是對同一截面單元集的重復(fù)觀察,能更好地研究經(jīng)濟(jì)行為變化的動態(tài)性舉例交通死亡率與酒后駕車人數(shù)（一段時(shí)間內(nèi)江蘇省各市）其他的非觀測（潛在）因素：南京與蘇州汽車本身狀況道路質(zhì)量當(dāng)?shù)氐娘嬀莆幕瘑挝坏缆返能囕v密度非觀測效應(yīng)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果不準(zhǔn)確，面板數(shù)據(jù)可以控制和估計(jì)非觀測效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型形式：其中，i=1,2,3...N，截面標(biāo)示;t=1,2,...T，時(shí)間標(biāo)示；xit為k×1解釋變量，β為k×1系數(shù)列向量

7、對于特定的個(gè)體i而言，ai表示那些不隨時(shí)間改變的影響因素，而這些因素在多數(shù)情況下都是無法直接觀測或難以量化的，如個(gè)人的消費(fèi)習(xí)慣、地區(qū)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，法律和產(chǎn)權(quán)制度等，一般稱其為“個(gè)體效應(yīng)”(individualeffects)面板數(shù)據(jù)模型的誤差項(xiàng)由兩部分組成：一部分是與個(gè)體觀察單位有關(guān)的，它概括了所有影響被解釋變量，但不隨時(shí)間變化的因素，因此，面板數(shù)據(jù)模型也常常被成為非觀測效應(yīng)模型；另外一部分概括了隨截面隨時(shí)間而變化的不可觀測因素，通常被成為特異性誤差或特異擾動項(xiàng)GDPX(Invest、edu)北京江蘇省山西省基礎(chǔ)設(shè)施更加完善，受教育程度較好、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)以服務(wù)業(yè)為主

8、、法制更健全面板模型選擇：固定效應(yīng)還是