【精品】专业论文文献--交互效应面板数据模型的理论与应用研究

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1、交互效应面板数据模型的理论与应用研究交互效应面板数据模型的理论与应用研究　　【摘要】本文从计量经济学的发展演化历程介绍了计量经济学的一个新的发展方向：交互效应面板数据模型。并且从经典面板数据研究方法的不足之处出发，指出了这种交互效应面板数据模型在理论与应用研究中的重要性。　　【关键词】计量经济学面板数据模型交互效应　　一、引言　　计量经济学在经济学科中的地位日益提高，成为了一种实证研究或经验研究中不可缺少的工具。随着现代数据采集技术的提高，出现了越来越多的用于经济科学研究的数据库。一方面，这为计量经济学的发展提供了现实基础，另一方面，数据结构复杂程度

2、的提高也要求计量经济学方法论的新发展，能够对复杂的大数据集提供合适的建模和估计方法。面板数据模型就是针对于时间序列与横截面混合数据进行建模和估计的一种计量经济学方法，面板数据模型克服了横截面模型和时间序列模型的一些缺陷，是现在计量经济学理论与应用研究的一个重要研究方向，其中交互效应面板数据模型又是近年来面板数据模型的一个重要的发展，属于计量经济学的前沿研究领域。　　二、面板数据模型的不足之处交互效应面板数据模型的理论与应用研究交互效应面板数据模型的理论与应用研究　　【摘要】本文从计量经济学的发展演化历程介绍了计量经济学的一个新的发展方向：交互效应面板

3、数据模型。并且从经典面板数据研究方法的不足之处出发，指出了这种交互效应面板数据模型在理论与应用研究中的重要性。　　【关键词】计量经济学面板数据模型交互效应　　一、引言　　计量经济学在经济学科中的地位日益提高，成为了一种实证研究或经验研究中不可缺少的工具。随着现代数据采集技术的提高，出现了越来越多的用于经济科学研究的数据库。一方面，这为计量经济学的发展提供了现实基础，另一方面，数据结构复杂程度的提高也要求计量经济学方法论的新发展，能够对复杂的大数据集提供合适的建模和估计方法。面板数据模型就是针对于时间序列与横截面混合数据进行建模和估计的一种计量经济学方

4、法，面板数据模型克服了横截面模型和时间序列模型的一些缺陷，是现在计量经济学理论与应用研究的一个重要研究方向，其中交互效应面板数据模型又是近年来面板数据模型的一个重要的发展，属于计量经济学的前沿研究领域。　　二、面板数据模型的不足之处　　面板数据模型尽管与时间序列或横截面模型相比具有巨大的优势，但面板数据模型本身也还是存在一些不足之处，其中经典面板数据模型中个体效应与时间效应的引入方式就存在可以改进的地方。经典的面板数据模型分为静态面板数据模型与动态面板数据模型。静态面板数据模型就是在解释变量中没有包含被解释变量的滞后项，这是面板数据模型的早期模型设定

5、形式。以前因为面板数据集的数据采集时间比较短，面板数据集的数据结构只能以短面板的形式存在。所以由于样本的限制，很难观测变量的动态调整过程。静态面板数据模型中又分为固定效应模型与随机效应模型。固定效应模型简单来说就是将观测个体的异质性以虚拟变量的形式引入进模型，将隐形的个体差异显性化从而消除解释变量的内生性，经典的估计方法包括组内离差估计法与LSDV估计（虚拟变量最小二乘估计），在数学上可以证明组内离差估计与LSDV估计实际上是等价的，只是LSDV估计结果包含的信息更丰富一些，能够估计出各个观测个体的个体差异。随机效应模型就是假定了个体效应与时间效应跟

6、解释变量没有内在的联系，个体差异与时间上的差异是随机出现的。在这样的假定下，随机效应模型的解释变量没有内生性的问题，OLS（最小二乘估计）仍然是一致的，但却不是最有效的，这是因为随机效应模型的随机扰动项由两部分构成：随机误差扰动项与个体效应或时间效应扰动项，显然模型的扰动项的方差会更大一些。针对这种情况，要想得到更有效的估计量，就只能用FGLS（可行广义最小二乘法），即先对模型做一个广义差分变换，然后再用OLS进行估计。动态面板模型是后来出现的一种模型设定形式，因为面板数据采集的时间跨度越来越长，出现了大量长面板的面板数据集，这样就可以观测变量的持续

7、性和平稳性。平稳性问题要求对面板数据进行面板单位根检验，持续性的问题要求构建动态面板数据模型。动态面板模型的设定就是往解释变量中引入被解释变量的滞后项，这样通过滞后项的估计系数就可以测度被解释变量的动态变化性质。例如，在通货膨胀的动态面板模型中，滞后项一般可以解释成为通胀的适应性预期，而滞后项的估计系数可以解释为人们的通胀预期如何影响当期的通胀水平，这样的建模思路也与经济理论是一致的，因为根据修正的菲利普斯曲线，预期对通胀有显著的影响。尽管经典的面板数据模型从模型的设定与参数的估计都有了比较成熟的理论，但无论是静态面板数据模型还是动态面板数据模型，个

8、体效应与时间效应的引入方式都是加法效应的引入形式；这种引入形式尽管比较简单，给模型的参数估计带来了方便，但却