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1、面板數(shù)據(jù)模型1前言什么是面板數(shù)據(jù)(PanelData)面板數(shù)據(jù)的特征與優(yōu)勢面板數(shù)據(jù)模型及其分類靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型估計及性質(zhì)固定效應隨機效應檢驗：Hausman檢驗動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型GMM估計及性質(zhì)總結(jié)計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平2一、什么是面板數(shù)據(jù)面板數(shù)據(jù)：多個觀測對象的時間序列數(shù)據(jù)所組成的樣本數(shù)據(jù)。計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平3一、什么是面板數(shù)據(jù)例如：4個公司20年的數(shù)據(jù)變量：投資（I）廠商價值（F）、廠房設備存量（C）4個公司：通用電氣（GE）、通用汽車（GM）、美國鋼鐵（US）、西屋（Westingh
2、ouse）20年：1935-1954計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平4計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平5面板數(shù)據(jù)的基本特征：其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的二維性。時間序列數(shù)據(jù)橫截面數(shù)據(jù)二、面板數(shù)據(jù)的特征及優(yōu)勢變量X的面板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平6面板數(shù)據(jù)的優(yōu)勢：1.擴大信息量，增加估計和檢驗統(tǒng)計量的自由度。2.有助于提供動態(tài)分析的可靠性。3.有助于反映經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟制度的漸進性變化。4.面板數(shù)據(jù)模型有助于反映經(jīng)濟體的結(jié)構(gòu)性特征。二、面板數(shù)據(jù)的特征及優(yōu)勢計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平7三、面板數(shù)據(jù)模型及其分類面板
3、數(shù)據(jù)模型：依據(jù)面板數(shù)據(jù)所建立的模型一般模型：反映不隨時間變化的個體上的差異性，被稱為個體效應反映不隨個體變化的時間上的差異性，被稱為時間效應固定效應：如果個體效應或時間效應與模型中的解釋變量相關(guān)隨機效應：如果個體效應或時間效應與模型中的解釋變量不相關(guān)（1）計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平8三、面板數(shù)據(jù)模型及其分類個體效應是固定效應：個體效應與解釋變量相關(guān)隨機效應：個體效應與解釋變量不相關(guān)時間效應是固定效應：時間效應與解釋變量相關(guān)隨機效應：時間效應與解釋變量不相關(guān)主要分兩類：靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型計量經(jīng)
4、濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平9三、面板數(shù)據(jù)模型及其分類靜態(tài)面板模型：例如：（2）（3）計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平10三、面板數(shù)據(jù)模型及其分類動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型例如：（4）（5）計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平11四、靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型估計面板數(shù)據(jù)一般模型：反映不隨時間變化的個體上的差異性，被稱為個體效應反映不隨個體變化的時間上的差異性，被稱為時間效應固定效應：個體效應或時間效應與模型中的解釋變量相關(guān)隨機效應：個體效應或時間效應與模型中的解釋變量不相關(guān)（6）12四、靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型估計1、面板混合OLS估計：假定
5、個體效應和時間效應為02、固定效應面板數(shù)據(jù)模型LSDV估計：個體效應或時間效應與模型中的解釋變量相關(guān)3、隨機效應面板數(shù)據(jù)模型GLS估計：個體效應或時間效應與模型中的解釋變量不相關(guān)計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平13四、靜態(tài)面板-混合OLS估計1、面板混合OLS估計：直接把各時間序列或各橫截面數(shù)據(jù)混合起來進行估計。個體和時間效應為0U滿足經(jīng)典假設缺陷：假定個體間和不同時點的經(jīng)濟關(guān)系是同質(zhì)的。（7）計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平14四、靜態(tài)面板-固定效應LSDV估計固定效應：如果個體效應或時間效應與模型中的解釋變
6、量相關(guān)OLS估計量：有偏的，非一致的。本質(zhì)問題：個體效應（或時間效應）的內(nèi)生性。其BLUE是最小二乘虛擬變量（LSDV）法。（8）計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平15四、靜態(tài)面板-固定效應LSDV估計LSDV估計方法：基本思想：通過虛擬變量把個體效應（和時間效應）從誤差項中分離出來，使分離后剩余的誤差項與解釋變量不相關(guān)，以便進行OLS估計。計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平16四、靜態(tài)面板-固定效應LSDV估計針對如下模型：簡化：計算步驟：（9）（10）計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平17(11)引入虛擬變量：表
7、示第i個觀測個體表示不是第i個觀測個體。則模型(10)可表述為：為解決虛擬變量的完全多重共線性，可直接估計模型：(12)如果是經(jīng)典誤差項，可以直接對(12)進行OLS估計。并且(13)計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平18LSDV估計方法的直觀含義對模型(12):另一種等價的估計方法步驟：第一步估計：第二步估計：第三步估計：含義：變量Y的個體內(nèi)離差對變量X的個體內(nèi)離差進行回歸，并進行OLS估計。計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平19四、靜態(tài)面板-隨機效應GLS估計隨機效應：個體效應或時間效應與模型中的解釋變量不相關(guān)
8、OLS估計量：無偏的，但估計量有較大的方差。本質(zhì)問題：個體（或時間）效應導致了誤差項自相關(guān)。其BLUE的估計方法是廣義最小二乘法（GLS）。計量經(jīng)濟學，面板數(shù)據(jù)模型，王少平（14）20五、Hausman檢驗面板數(shù)據(jù)一般模型：反映不隨時間變化的個體上的差異性，被稱為個體效應反映不隨個體變化的時間上的差異性，被稱為時間效應固定效應：如果個體效應或時間效應與模型中的解釋變量相關(guān)隨機效應：如果
