面板数据模型理论与应用优质PPT.ppt
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panel02c,用原变量建模还是用对数变量建模?
从结果看,北京、上海、浙江是自发消费(消费函数截距)最大的3个地区。
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,3.面板数据模型估计方法,混合最小二乘(PooledOLS)估计(适用于混合模型)平均数(between)OLS估计(适用于混合模型和个体随机效应模型)离差变换(within)OLS估计(适用于个体固定效应回归模型)一阶差分(firstdifference)OLS估计(适用于个体固定效应模型)可行GLS(feasibleGLS)估计(适用于随机效应模型),方差分析,4面板数据模型检验与设定方法,4.4Hausman检验,原假设与备择假设是H0:
个体效应与回归变量无关(个体随机效应回归模型)H1:
个体效应与回归变量相关(个体固定效应回归模型),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+0.8925LnIPit+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,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:
5panel04a),.,1Quah检验(1990)2LL(Levin-Lin)检验(1992)3LLC(Levin-Lin-Chu)检验(2002)4Breitung检验(2002)5Hadri检验6Abuaf-Jorion检验(1990),Jorion-Sweeney检验(1996)7Bai-Ng检验(2001),Moon-Perron检验(2002)8IPS(Im-Pesaran-Shin)检验(1997,2002),6面板数据的单位根检验,6面板数据的单位根检验,LLC检验是左单端检验,因为LLC=9.7-1.65,所以存在单位根。
6面板数据的单位根检验,6.3IPS(Im-Pesaran-Shin)检验(1997,2002)(适用于不同根(commonroot)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。
6面板数据的单位根检验,6.4MW(Maddala-Wu)检验(1997),又称Fisher-ADF检验。
(适用于不同根情形)IPS检验和LL检验的缺陷是只适用于平衡面板数据,为解决此问题,Maddala-Wu(1997)提出了组合pi值检验。
其中pi表示ADF检验的显著性水平。
6面板数据的单位根检验,7面板数据模型的协整检验,7面板数据模型的协整检验,7面板数据模型的协整检验,面板数据型工作文件(panel)的估计窗口,面板数据型工作文件(Pool)画图混合数据型工作文件(panel)画图,谢谢.,
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