面板数据的统计分析方法-冯国双.ppt

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1、面板数据的统计分析方法冯国双主要内容1、面板数据简介2、面板数据的固定效应模型3、面板数据的随机效应模型4、动态面板数据模型5、空间面板数据模型面板数据横断面数据时间序列数据城市手足口报告发病率北京0.78上海6.82重庆2.50哈尔滨0.06郑州5.62广州14.22乌鲁木齐0.24月份手足口报告发病率1月0.782月0.763月6.144月24.715月53.776月67.737月47.268月19.379月15.2810月9.8811月9.1112月3.96面板数据城市1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月北京0

2、.780.766.1424.7153.7767.7347.2619.3715.289.889.113.96上海6.823.1315.4234.3740.9741.3929.948.9210.487.117.197.20重庆2.501.254.5514.2414.2110.505.911.242.063.865.014.52哈尔滨0.060.010.221.133.746.4810.123.701.630.980.520.39郑州5.623.7018.5515.0123.1718.1011.416.963.893.002.321.76广

3、州14.225.1918.0551.1664.4950.3433.6117.1224.3225.578.766.32乌鲁木齐0.240.040.242.0513.5827.1622.519.016.187.325.632.44面板数据（paneldata）面板数据面板数据：同时含有横断面和时间序列的数据对一组固定个体的多次观测数据其它称谓：重复追踪数据纵贯调查数据…………面板数据微观面板数据：主要指个体的重复调查数据，一般个体数N较大，观察时间较短宏观面板数据通常涉及一段时间内国家、省等单位的重复调查数据，观察时间较长面板数据模型面板

4、数据用双下标变量yit表示其中，i=1,2,…,N表示第i个个体，共N个个体t=1,2,…,T表示第t个观测时间，共观测T次yit表示第i个个体在第t时间点的观测值面板数据模型面板数据模型的一般形式αi是截距项i=1,2,…,N（N为个体数）t=1,2,…,T（T为每一个体的观察时点数）K为解释变量个数uit是随机误差项混合模型（一）混合模型（pooledmodel）α表示对所有个体都有一个相同的截距项。混合模型城市城市代码月份手足口发病率气温北京110.78-4.8北京120.76-1北京136.144.1北京1424.7111.2

5、北京1553.7721.7北京1667.7324.7上海216.825.3上海223.137.5上海2315.429.3上海2434.3712.8上海2540.9720.8上海2641.3923.8哈尔滨310.06-17.1哈尔滨320.01-15.5哈尔滨330.22-7.2哈尔滨341.134哈尔滨353.7416哈尔滨366.4825.5乌鲁木齐410.24-10.6乌鲁木齐420.04-12.4乌鲁木齐430.24-4.4乌鲁木齐442.058.7乌鲁木齐4513.5816.2乌鲁木齐4627.1622.5混合模型混合模型混

6、合模型混合模型的参数估计：混合模型将所有数据混合在一起作为样本数据，可采用普通最小二乘法（ordinaryleastsquare，OLS）进行参数估计。混合模型混合模型的缺点：假定所有个体（如不同省、市、区县、家庭）都是同质的，没有区分不同个体，也无法说明是否不同个体之间存在差异。掩盖了个体间可能存在的异质性，把个体特征全部放到误差项中。混合模型针对混合模型缺点的解决方法：需要体现出个体的差异，主要基于两种方法：1、个体固定效应模型2、个体随机效应模型固定效应模型（二）个体固定效应模型（fixedeffectmodel）把各个个体的值

7、设定为一套固定的参数，采用一定的方法估计出来个体固定效应模型根据不同情况还可分为：1、变截距的个体固定效应模型2、变斜率/系数的个体固定效应模型固定效应模型1、变截距的个体固定效应模型：αi反映了个体对总均值的偏离，表示不同个体有不同的截距项。固定效应模型变截距的固定效应模型固定效应模型变截距固定效应模型的参数估计：最小二乘虚拟变量（leastsquaredummyvariable，LSDV）利用虚拟变量的方式，估计出所有个体的截距值如个体固定效应模型可以表示为：共需估计N个虚拟变量系数和K个自变量系数固定效应模型2、变系数的个体固定

8、效应模型也称似不相关回归（SeeminglyUnrelatedRegression）αi反映了个体对总均值的偏离，表示不同个体有不同的截距项。βi反映了个体对总斜率的偏离，表示不同个体有不同的斜率。固定效应模型变系数的固