面板(中级计量经济学总结(四川大学,杨可扬)

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1、面板数据（主要参考伍德里奇第13 章第14 章）一，一阶差分，FD (1)模型：两期时情形：y=b+d*d2+b*x+a+u,t=1,2it00t1itiity=(b+d)+b*x+a+u,t =2 i2001i2ii 2 y=b+b*x+a+u,t=1i101i1ii 1 Dy=d+bDx+Dui01ii三期及其以上时情形：在这里需要注意：u在两期时，回归方程中没有明显包括年变量。在三期及其以上时候，年变量从第三期开始出现。当然以上都是包括截距的。关键是：T=1 期的数据是缺失的。例如在例13.8当中，我们不能直接在差分方程中包

2、括d(luclms)。这样做的结果是第一期，也即1980的数据还存在，但显然是没有意义的。解决方法两个：要么就把数据结果首先转变成为面板，再像刚才那样做；要么就直接在样本设定中排除1980年的数据。u没有时间变异的数据不能被包括，时间变异为常值的变量也不能被包括。前者比较显然的例子是性别，比较隐蔽的是，如果我们研究的对象是大学生，那么SAT 成绩就没有时间变异。后者的例子是工作经历，该变量每年的增量都为1，也即它的差分没有变异。（2）自相关和异方差如果没有自相关，BP和White 检验都可以直接用，或者直接使用异方差稳健的标准误。

3、差分方程的残差对其滞后一期回归，以此来检验自相关。在纠正自相关的时候，不能直接使用软件，需要手算FGLS,并且尽量使用PW。二，固定效应，FE（1）模型其中也即需要注意：u回归没有截距项。EVIEWS报告的截距不用理会。uyi是对所有时期的第i 个横截面的y求平均，因而不能直接在EVIEWS当中看y的均值，那是对所有时期、所有横截面的均值。u没有时间变异的变量不能被包括。但是可以包括interationof timeconstant variable andyear dummy varibles。如，y90*educ，这里假设ed

4、uc为timeconstant，因变量为log(wage),那么我们就可以看到教育回报随时间的变化。u我们一般应该包括除第一期以外的全部年变量，注意这同FD从第三期开始包括不同。这实质上就是考虑到了每个时期固有的特性，正如用a 来考虑到每个横截面固有的特性。因此在i EVIEWS操作当中，我们也可以一个年变量都不要，但是同时把cross section和period都选作固定效应。这同包括全套年变量，同时选cross section为固定效应，period为none 是等价的。在只有2期时，它们也与FD 等价。参见习题14.12。

5、（2）FE vs. FD ØFE和FD 的估计值通常较为相近，在只有两期时完全相同。ØFE的优势：在u 无序列相关或者Du有负的序列相关更好（假设itit了同方差）。对严格外生性的条件较不敏感。ØFE的优势：u 呈现随机游走或Du无序列相关时更好（假设了同itit方差）。可将积整的序列变为平稳的。（3）自相关和异方差的处理Wooldridge没有讲到。EVIEWS说明里面讲到了操作。如习题14.12处理异方差，应该选择White diagonal standarderrors & covariance。The White (dia

6、gonal) method is robust to observation specific heteroskedasticity in the disturbances, but not tocorrelationbetween residuals for different observations.如习题14.14处理自相关，应该选择White period standard errors & covariance。White periodmethodis robust to arbitrary serial correl

7、ation and timevarying variances in the disturbances。（4）虚拟变量回归上面讲述的固定效应模型等价与对每个横截面设定一个虚拟变量的回归。但是当横截面一多起来，这个方法就失效了。三，随机效应，RERE和FE的最大区别就是RE假设不可观测效应与自变量不相关。它的模型为其中，当l®0时，RE－》pooledOLS。此时，a 次要，其方差趋于0i 当22l®1时，RE－》FE。此时，s相对于s很大。auRE相对于FD/FE的优势在于它可以包括没有时间变异的变量。四，Cluster Samp

8、le 这是一类特殊的面板数据。在双胞胎数据的例子当中，一个家庭就相当于一个横截面，家庭中的不同双胞胎就相当于不同的时期。同样可以用FD/FE/RE。最后习题中需要注意：1，习题14.8：查看横截面个数和观测值个数的最方便的方法是到面板回归结果中直接