计量经济学 第2版 课件 第11--13章 面板数据模型、空间计量模型、 政策评估模型.pptx

ECONOMETRICS;;;引子：居民消费水平和收入水平之间的关系存在区域或动态差异性吗？;11.1.1 面板数据

面板数据又称平行数据，是由时序数据（timeseriesdata）和截面数据

（crosssectiondata）混合而成的数据（pooldata）。面板数据是具有三维

（个体、指标、时间）信息的数据结构。从横截面看，它是由若干个体在某时刻构成的截面观测值。从纵剖面看，是由若干时间序列（个体）所构成。

面板数据用双下标变量???表示，?=1,2,?,?;?=1,2,?,?。它有分成如下两种类型：

（1）平衡面板数据。不同截面个体的每个解释变量的时间长度?相同。数据组数??，当?=1时，即为时序数据；当?=1时，即为截面数据。

（2）非平衡面板数据。不同截面个体的每个解释变量的时间长度不相同。;11.1.1 面板数据

例如2014-2019年我国31个省、直辖市和自治区人均国

内生产总值（元）数据为平衡面板数据。（此处仅展示

15个地区的数据）;11.1.2 面板数据模型的一般形式

设yit为被解释变量在横截面（个体）?和时间?上的数值，xjit为第?个解释变量在横截面?和时间?上的数值，???为横截面?和时间?上的随机误差项；bji为第?截面上的第?个解释变量的模型参数；??为常数项或截距项，代表第?个体的影

响；解释变量数为j=1,2,?k；截面数为?=1,2,?,?；时间长度为t=1,2,?,T。

其中,?表示个体截面成员的个数，?表示每个截面成员的观测时期总数，?表示解释变量的个数。单方程面板数据模型的一般形式为：;11.1.2 面板数据模型的一般形式

若记：???=（x1it,x2it,?,xkit）为1×?解释变量，??=(b1t,b2t,?bkt)为

?×1系数向量，???为随机误差项，并且随机误差项满足零均值、同方差和序列不相关（即相互独立）的假设。

则单方程面板数据模型的矩阵表达形式如下：

yit=ai+?????+?it ?=1,2,?,?;?=1,2,?,?;11.1.3面板数据模型的分类

1.按方程的截距和系数是否改变划分(1)混合回归模型

yit=a+????+?it (ai= aj=a;bi= bj=b;i=1,2,?,N;t=1,2,?T)

该模型对于不同的个体或时间，模型的截距和变量系数均??持不变。

(2)变截距模型

yit=ai+????+?it

该模型表示在不同的个体之间存在个体影响，不存在结构影响。

(3)变系数模型

yit=ai+?????+?it

该模型表示不同的个体之间既存在个体影响也存在结构影响。;2.按反映个体或者时点差异的随机变量是否与解释变量x相关划分

(1)固定效应模型

yit=????+ai+?it (?=1,2,?,?;?=1,2,?,?)其中??=(b1t,b2t,?bkt)，ai独立于?it并与xit相关。即cov(ai,?it)=0,cov(ai,xit)≠0.

(2)随机效应模型

yit=????+eit

eit=ai+?it (?=1,2,?,?;?=1,2,?,?)

其中ai是随机的，独立于?it和xit

cov(ai,?it)=0,cov(ai,xit)=0，cov(?it,xit)=0。

面板数据模型的详细分类可以用如下框图进行直观反映。;;3、按模型中是否包括滞后被解释变量分为静态面板模型和动态面板模型。

面板数据模型进一步可以划分为静态面板和动态面板模型，其中动态面板模型是相对于静态面模型而言的。

动态面板模型是包含滞后被解释变量作为解释变量的模型。动态面板数据是在静态面板模型的基础上建立的。

静态面板模型则是不包含滞后被解释变量作为解释变量的模型。;11.1.4 面板数据模型的特点

第一，它可以解决样本容量不足的问题。将不同横截面单元不同时间观察值的结合，可以增加样本容量和自由度。

第二，有助于正确地分析经济变量之间的关系。减少解释变量之间的共线性，从而有利于得到更为有效的估计量。

第三，它是对同一截面单元集的重复观察，能更好地研究经济行为变化的动态性。

第四，它可以估计某些难以度量的因素对被解释变量的影响。通过设置虚拟变量对个别差异（非观测效应）进行控制，用来有效处理遗漏变量的模型错误设定问题。;11.2.1 面板数据模型的选择

1.混合模型、变截距模型和变系数模型的选择——