20-面板数据模型分解.ppt

8．面板数据的协整检验 建立面板数据混合误差修正模型 建立面板数据个体固定效应误差修正模型 建立面板数据个体固定效应误差修正模型 在窗口中输入15个地区的标识AH（安徽）、BJ（北京）、…、ZJ（浙江）。 Object/new Object/series/cp, ip（不必写问号“？”） 输入数据。 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。 面板数据型工作文件（Panel）画图 混合数据型工作文件（Pool）画图 第9章面板数据模型结束. * 中国工业污染（SO2排放量）与人均GDP的关系符合库兹涅茨曲线吗？ 进一步分析，看到不同个体的差异很大。可以尝试一下个体固定效应模型。 ------------------------------ 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 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 = 4.27 -1.65，所以存在单位根。 EViews 7 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） 带常数项、自动方式 IPS检验是左单端检验，因为IPS= 5.15 -1.65，所以存在单位根。 EViews 7 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。 7.2 IPS（Im-Pesaran-Shin）检验（1997, 2002，不同根情形） 7．面板数据的单位根检验 8．面板数据模型的协整检验 Pedroni检验，Kao检验对话窗 Fisher检验对话窗 （1）Pedroni检验。包括4个统计量，11种检验方法。 Pedroni检验的原假设为“不存在协整关系”。所以有4个检验结果接受原假设（p值大于0.05），7个检验结果拒绝原假设（p值小于0.05），认为log(cp)，log(ip)有协整关系。 8．面板数据的协整检验 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 EViews操作：以每个个体分别建立模型 以此为基础，检验 H0： 推翻原假设，结论：不应建立混合模型。 ? 同理，可以做检验（2）。 （2）用混合面板数据模型与用每个横截面数据分别建立模型作比较。（略） 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 + (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。 注意：F检验应该在固定效应输出结果背景下操作。 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。 注意：Hausman检验应该在随机效应输出结果背景下操作。 拟合的个体回归直线 （file：6panel02c，graph06） （file：6panel02c，graph07） 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） 例3: 加入人力资本的生产函数研究 （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） file：5panel02 file：6panel02 file：5panel02a 第9章 面板数据模型理论与应用 Cheng Hsiao Baltagi Baltagi著 白仲林主译 《面板数据的计量经济分析》