短面板数据分析的基本程序.ppt

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1、短面板数据分析的基本程序方红生浙江大学经济学院2013年秋参考书计量经济学导论第四版（伍德里奇）中文版或英文版用Stata学计量经济学高级计量经济学及stata应用（陈强）内容安排第1讲  短面板数据分析第2讲  长面板数据分析（PPT第3讲   内生性与工具变量法第4讲     动态面板数据模型第5讲     双重差分模型及其应用第6讲  基于DID的权威文献做对了吗？（学生报告与讨论）第7讲PSMDID第8讲   如何识别核心变量的作用机制？短面板数据面板数据（paneldata）是同时在时

2、间和截面上取得的二维数据，也称时间序列与截面混合数据（pooledtimeseriesandcrosssectiondata）。是在一段时间内跟踪同一组个体的数据。既有横截面的维度（n个个体），又有时间维度（T个时期）。Stata中面板数据结构companyyearinvestmvalue11951755.9483311952891.24924.9119531304.46241.7119541486.75593.621951588.22289.521952645.52159.4219536412

3、031.321954459.32115.531951135.21819.431952157.32079.731953179.52371.631954189.62759.9regioncodeyearrgdpinflation北京12000北京12001北京12002北京12003北京12004北京12005北京12006北京12007北京12008天津22000天津22001短面板：N>T;反之为长面板。平衡面板数据（balancedpaneldata）：如果每个个体在相同的时间内都有观测值记录

4、。Foranyi,thereareTobservations.非平衡面板数据（unbalancedpanel）:Tmaydifferentoveri.Benefitsofpaneldataanalysisusetraffic.dtades第一步:构造计量模型面板数据模型非观测效应模型（unobservedeffectsmodel）固定效应模型(FixedEffectsModel,FE)随机效应模型(RandomEffectsModel,RE)混合回归模型（PooledRegressionMode

5、l）固定效应模型(FixedEffectsModel,FE)随机效应模型(RandomEffectsModel,RE)混合回归模型（PooledRegressionModel）模型的估计固定效应模型固定效应变换（FixedEffectsTransformation）（组内变换）(WithinTransformation)LSDV(LeastSquareDummyVariable(式1)给定第i个个体，将(式1)两边对时间取平均可得，(式2)固定效应变换(式1)–(式2)得：可以用OLS方法估计β

6、，称为“固定效应估计量”（FixedEffectsEstimator），记为由于主要使用了每个个体的组内离差信息，故也称为“组内估计量”（withinestimator）。令，则Stata命令xtreg,fexi:xtregi.year,feLSDV(LeastSquareDummyVariable)基本思想：将不可观测的个体效应ai看做待估计的参数，ai就是第i个个体的截距。估计n个截距的方法就是引入n−1个虚拟变量（如果省略常数项，则引入n个虚拟变量）。例如：共有7个州，方程可以写成：7个州

7、的回归线斜率相同，但截距不同。第1个州的截距是：第2个州的截距是：第3个州的截距是：第4个州的截距是：Stata命令xi:regi.codexi:regi.codei.year随机效应模型估计GLSTheusualpooledOLScangiveconsistentestimators,butasitsstandarderrorsignorethepositiveserialcorrelationinthecompositeerrorterm,theywillbeincorrect.Soluti

8、on:GLStransformationtoeliminatetheserialcorrelation:TheseestimatorscanbebasedonthepooledOLSorfixedeffectsresiduals.RandomEffectsEstimator:ThefeasibleGLSestimatorthatusesinplaceofRE,FEandPLSPooledOLS:FixedEffectsEstimator:Stata命令xtreg,rexi:xtregi.year