计量经济学王少平杨继生欧阳志刚第14章节面板数据模型.ppt

解释变量的工具变量集为： 全部工具变量个数为29。待估计参数个数为4。 如果过度识别的约束是有效的，那么 根据(14.4.14)计算J=28.7345，p=0.2752。 不能拒绝“过度识别的据约束条件有效”的原 假设。工具变量是有效的。 过度识别的约束有效性检验： 《计量经济学》，高教出版社2011年6月，王少平、杨继生、欧阳志刚等编著 本章小节 1.面板数据提供更多的信息，有助于增大估计和检验的自由度，有助于增强动态分析的可靠性，有助于反映经济体的结构性特征和经济制度的渐进性变化。 2.面板模型的混合OLS估计假定不存在个体效应和时间效应，是一种较为粗略的估计方法。 3.如果个体效应 ，时间效应 与模型中的解释变量是相关的，称这种个体效应或时间效应是固定效应。反之，则为随机效应。 4.固定效应模型的本质问题是解释变量的内生性问题，OLS估计量有偏，其最优无偏估计量是LSDV估计量。 《计量经济学》，高教出版社2011年6月，王少平、杨继生、欧阳志刚等编著 5.随机效应模型的本质问题是误差项的自相关问题，OLS估计量无偏，但有较大的方差。其最优无偏估计量是GLS估计量。 6.豪斯曼检验以随机效应为原假设，基于LSDV估计量和GLS估计量之间是否存在显著的差异，来检验模型是固定效应还是随机效应。 7.动态面板数据模型具有固有的内生性问题，固定效应的LSDV和随机效应的GLS估计都是有偏的并且非一致的。 8.GMM估计的基本思想就是：使样本矩的加权平方和最小化。GMM工具变量的有效性可以基于J检验来判定。 《计量经济学》，高教出版社2011年6月，王少平、杨继生、欧阳志刚等编著 尚辅网 / 第14章 面板数据模型 《计量经济学》，高教出版社，2011年6月 王少平、杨继生、欧阳志刚等编著 前言 什么是面板数据(Panel Data)？ 面板数据的特征与优势？ 面板数据模型的分类：静态与动态。 静态、动态面板数据模型如何进行估计？以及估计量性质如何？ 《计量经济学》，高教出版社2011年6月，王少平、杨继生、欧阳志刚等编著 §14.1 面板数据模型 其中： 和 分别表示消费和收入。 表示两个观测个体。 为经典误差项。 例1. 居民消费行为分析 将城镇居民和农村居民的时间序列数据组成面板数据，那么模型(5.1.1)可以表述为： (14.1.1) (14.1.2) 一、面板数据模型 《计量经济学》，高教出版社2011年6月，王少平、杨继生、欧阳志刚等编著 例2. 农村居民收入分析 (14.1.3) 面板数据：多个观测对象的时间序列数据所组成的样本数据。 反映不随个体变化的时间上的差异性， 被称为时间效应。 反映不随时间变化的个体上的差异性， 被称为个体效应 《计量经济学》，高教出版社2011年6月，王少平、杨继生、欧阳志刚等编著 面板数据的基本特征：其数据结构的二维性。 时间序列数据 横截面数据 二、面板数据的特征及优势 图14.1.1 变量X的面板数据结构 《计量经济学》，高教出版社2011年6月，王少平、杨继生、欧阳志刚等编著 面板数据的优势： 1.扩大信息量，增加估计和检验统计量的自由度。 2.有助于提供动态分析的可靠性。 3.有助于反映经济结构、经济制度的渐进性变化。 4.面板数据模型有助于反映经济体的结构性特征。 《计量经济学》，高教出版社2011年6月，王少平、杨继生、欧阳志刚等编著 三、面板数据模型的混合估计 其中： (14.1.5) 为经典误差项 面板混合OLS估计：直接把各时间序列或各横截面数据混合起来进行估计。 对于模型(14.1.3)，假定个体效应和时间效应为0，则模型为： 缺陷：假定个体间和不同时点的经济关系是同质的。 《计量经济学》，高教出版社2011年6月，王少平、杨继生、欧阳志刚等编著 举例：基于中国28个省市自治区1995～20