2-面板数据模型-课案.ppt

Lecture 2 面板数据型工作文件（Panel）画图 混合数据型工作文件（Pool）画图 * 面板数据模型结束. * * * 7.2 IPS（Im-Pesaran-Shin）检验（1997, 2002，不同根情形） IPS检验是左单端检验，因为IPS= 6.5 -1.65，所以存在单位根。 EViews 5.0操作步骤：在面板数据窗口点击View选Unit Root Test功能。在Test Type中选Individual root – Im, Pesaran。 * 7．面板数据的单位根检验 * * * 8．面板数据的协整检验 * 8．面板数据的协整检验 * * 8．面板数据的协整检验 * 8．面板数据的协整检验 * 8．面板数据的协整检验 * 8．面板数据的协整检验 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 面板数据型工作文件（panel）的估计窗口 点击Quick键选Equation Estimation，专有模型类型模块Panel Option。 * 例3: 加入人力资本的生产函数研究 人均产出 y 对人均资本 K 的面板数据散点图 对数形式人均产出 Lny 对人均资本 LnK 的面板数据散点图 5．面板数据建模案例分析 （File：5panel04） （File：5panel04a） * 5．面板数据建模案例分析 例3: 加入人力资本的生产函数研究 人均产出 Lny 对人均受教育时间 edu 的面板数据散点图 对数形式人均产出Lny 对人均受教育时间 edu 的面板数据散点图 结合图形分析，建立如下计量模型: （File：5panel04） （File：5panel04a） * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 动态模型 y=.8y(-1)+v，样本容量分别为T=20，50，100时，各模拟2万次 * * 回归系数不存在显著性差异。 * * * * 7．面板数据的单位根检验 * 去掉附加项影响 * * LLC检验是左单端检验。因为LLC = 9.7 -1.65，所以存在单位根。 EViews 5.0操作步骤：在面板数据Group窗口点击View选Unit Root Test功能。在Test Type中选Common root –Levin, Lin, Chu。 7.1 LLC（Levin-Lin-Chu，2002）检验（相同根情形） * * * * * * 3. 面板数据模型估计方法 * * * * * * 方差分析 * * * * * * * * 人均消费对收入的面板数据散点图 对数的人均消费对收入的面板数据散点图 5．面板数据建模案例分析 案例1（file:5panel02）：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭固定价格的人均消费（CP）和人均收入（IP）数据见file:panel02。数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。 * 5．面板数据建模案例分析 个体固定效应模型估计结果如下： LnCPit = 0.6878 + 0.8925 LnIPit +?it (5.4) (60.6) R2 = 0.99, DW = 1.5 * 5．面板数据建模案例分析 混合模型与个体固定效应模型比较，应该建立个体固定效应模型。 * 5．面板数据建模案例分析 个体随机效应模型与个体固定效应模型比较，应该建立个体固定效应模型。 * * 拟合的个体回归直线 （file：6panel02c，graph06） （file：6panel02c，graph07） * * * * * * * * 面板数据模型理论与应用 * Cheng Hsiao Baltagi 白仲林著 Baltagi著 白仲林主译 因家庭调查得到的面板数据越来越多，面板数据的计量分析可以说是过去三十年社会应用研究领域所取得的最重要的进展。 －Fitzgerald, Gottschalk 和Moffitt（1998, P252） * 数据类型 “面板数据”一词指的是一部分家庭、国家或企业等在一段时期内的观测值所构成的集合。这样的数据可以通过在一段时期内对一些家庭或个体进行跟踪调查来获得。 * 面板数据的优势 与截面数据模型相比较，面板数据模型控制了不可观察经济变量所引致的OLS估计的偏差。 与时间序列模型相比较，面板数据模型扩大了样本信息，降低了经济变量间的共线性，提高了估计量的有效性。 面板数据能更好地识别和度量时序或截面数据不可发觉的效应。 有助于建