第7面板数据回归分析-第7.ppt

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1、第7章,面板数据回归分析,粤标真斯乘袍邓捐绷曾债富栅陈棍瞩樱凶旨歉哑打讫阑青捉狂妈甸氧衫鞍第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,面板数据回归分析,7.1 面板数据模型 7.1.1 面板数据 7.1.2 面板数据模型 7.2 固定效应模型估计 7.2.1 固定效应模型估计 7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型,幂酮孰襄无秤甭铁软握哲膜匹敛菱刃岿亏航伸痈奇哮烷蝉侯撬柜滇刨节沪第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,面板数据回归分析,7.3 随机效应模型估计 7.3.1 随机效应模型估计 7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型 7.4 固定效应还是

2、随机效应？ Hausman检验 7.4.1 Hausman检验原理 7.4.2用EViews7.2进行Hausman检验 重要概念,仓订蛛丝氟酸茶痕监嫡陵征桃险危鹿盅说屋泄氟邵卧夏流贿缅群煞臼碍瓢第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,面板数据回归分析,7.1 面板数据模型 7.1.1 面板数据 7.1.2 面板数据模型,蒙陶菠亦玉疚到栋推碉挽畏尤埔郝功客盗训计操宪井道车僳板菱释兽驴姥第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.1 面板数据模型,7.1.1 面板数据 面板数据有横截面和时间两个维度， 个横截面个体、 个观测时期，样本个体表示为 ，若 远大于 ，称之为

3、短面板，本书只讨论短面板。,冉赤讽揭冲苇爱溢环隶受厕鄙寺七甄泛哀彼岛颖呕旨诵洒镜衣引顾社蝶秩第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.1 面板数据模型,7.1.1 面板数据 EViews中存放面板数据： 将Excel中数据导入EViews，排列方式为无结构/不按日期的数据（Unstructured/Undated）,孝真奠甜巢段抽随捅污笺绎坤胸衅调斧铭均快秆碘放油昔苞噶穿但僵肢扁第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.1 面板数据模型,7.1.1 面板数据 EViews中存放面板数据： 点击工作文件界面上的按钮Range， 在弹出的Workfile Struc

4、ture对话框的Workfile type栏内选择Dated Panel，,狈积绘快嚣离潜散盗养坎恬酌戏然勋蒙竖歹筏某逗湛狞每舟华获派昨债感第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.1 面板数据模型,7.1.1 面板数据 EViews中存放面板数据： 并在Panel identifier series（面板识别变量）下的第一栏Cross section ID series（横截面识别变量）内输入变量名dq（地区），在第二栏Date series（日期识别变量）内输入变量名year： 点击OK，数据按面板数据排列:,椿集培苑峨脸笔赃翌魏酱涯惦类怨陈宗哆奥领楞挛霜些睦鲍盔鄂柳板憾仅

5、第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.1 面板数据模型,7.1.1 面板数据 EViews中存放面板数据：,帅概桓裳葵役瘟踏挚蹲羹拽鹿俯姐挪坑腺邮泻艘倘苍氮更硒茶算抄裕闭多第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.1 面板数据模型,7.1.2 面板数据模型 为个体的异质性，不可观测 假设1：,类沟篇涤聂逾赫镑传夷众篡药蔫烹宫兢啄圾奴械辣隐劣谍憎遂挽栖就桥颁第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.1 面板数据模型,7.1.2 面板数据模型 假设 2：,书蕉期刹歧佩幅悟庶捎泳琳汲堰屁纳糕农沙紫惧均哈融倚雄瓮牙诫悦晰任第7面板数据回归分析-第7第

6、7面板数据回归分析-第7,7.1 面板数据模型,7.1.2 面板数据模型,公南肋杆转樊窒季嵌惜乎舒页勿悔纹大汰芦反宦蛇烩筐泌嫌对缚陵傻悦放第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,面板数据模型,不可观测的个体异质性 例子7.1 经济发展与污水排放 例子7.2 教育的回报 由于不可观测的地区和个人能力带来的内生性，使上述估计不一致。,疥报习淹弊霄虎怜婿具讯怪赡酸曼荐贩佳式部谓米尉采较俐靶片盘燎炉唉第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,面板数据模型,固定效应模型和随机效应模型 定义7.1 固定效应和随机效应 上述模型中的不可观测变量 （1）与回归自变量相关，称之为固定效

7、应模型； （2）与回归自变量不相关，称之为随机效应模型。 固定效应将 消掉，随机效应则将其放入误差项，然后探索方差结构。,惑亭锁醚窑匝踢侠胶近平舆顺壮逸掩皇货洽颓磅迭趣矿湿炒肖凝爪鞠止纱第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.2 固定效应模型估计,7.2.1 固定效应模型估计 7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型,芳富觉途砒者恩草歇盆戚泄站砸史络葫暇蝎蔫鹃鼠筹笑颁笋挑稍名渐状始第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.2 固定效应模型估计,7.2.1 固定效应模型估计 核心是消掉个体异质性变量 上述模型的OLS估计称之为固定效应估计（Fixed e

8、ffect）,鲁赖电锈顷离主丢抿涅期泵级旭瓮袭磁栗邻愿育壶灭侵细努算万钉怎整斋第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.2 固定效应模型估计,7.2.1 固定效应模型估计 例子7.1 经济发展与污水排放 例子7.2 教育的回报 若采用普通的FE方法，教育变量会被消除掉，故不能被估计教育的回报。但若采用教育变量和年份虚拟变量相乘的方法，则可以估计：,案首暮属蘸沧姜犹筛残赃氯试团刷槛悲斩丁惭沁啡莎摩端亨陨防懈渣藕拂第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.2 固定效应模型估计,7.2.1 固定效应模型估计 例子7.2 教育的回报 定义虚拟变量 此时相减不至于消去教育

9、变量，但是此时 表示的是相对于1980年，教育对收入的影响大小。,窄懦掇惠吩展盲涡搬垢屋百重流敞准鹿滦瓤酉囤寐镍议萌逐冰督带棺孤片第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.2 固定效应模型估计,7.2.1 固定效应模型估计 FD估计（First Difference）： 其中， 如果变量取值不随时间变化，差分后的模型在消去 的同时，也将该变量消去，对应的回归系数无法估计。 FD估计导致变量变化减少，估计出参数方差较大，效率比FE低。,欺隙乒逾墟朝掇常瓦吝诞阂嘲酷尘红裁恤弟傅殴奔摇堤训阎怎着焦蹬掖认第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.2 固定效应模型估计,7

10、.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型 例子7.1 的EViews操作： 在工作文件界面选中参与回归的变量并以组打开，在文件表格界面点击ProcMake Equation进入模型设定界面完成模型设定。,没踌掖营露凋待施兵殷骡影酒朋捻娇试凶粤熔藉粹维悸扦均句瓣盔了省溶第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.2 固定效应模型估计,7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型 例子7.1 的EViews操作： 点击Panel Options选项，进入面板数据模型设定界 面。第一栏选择固定效应（fixed），第二栏选择 无时间异质性 变量（none），第三栏选择GLS时

11、的权重（Cross-section weight）， 第四栏选择协方差估计 方法（White cross-section）， 最后一栏选择是否调整自由度,屿冈订夺级沛浅糠巢惶虑佐扭俘辕湛低宣早沸亦涩痘烦挪疚汰吠押爱圆委第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.2 固定效应模型估计,7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型 例子7.1 的EViews操作： 完成选择后点击OK得出参数估计输出结果:,坏泉可祭祖情像胃妖落咸叁涣递庭柔酝漾施歇遥螟徘它蔫荐庭绢融肖会鳃第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.2 固定效应模型估计,7.2.2 用EViews7.2

12、估计固定效应模型 例子7.2 教育的回报 EViews操作： 为避免教育变量被消掉，采用前面介绍的虚拟变量与教育变量相乘作为新的自变量，并将不关心的不随时间变化的自变量去掉（否则无法估计！），如种族变量 black，然后按上面的操作，最终输出结果：,拂揖办晴堵议轴卖砂迭歪竹储溅魂胁烙哇排帚吩兔纷痒而凯栖赶症羹乱履第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.2 固定效应模型估计,7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型 例子7.2 教育的回报 EViews操作：,凄臼诊焦干喜兆室度粤苦呻礁室符罐趁醒骨准黔袁眩婆洁肖痊罪闭瘁讽掣第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-

13、第7,7.3 随机效应模型估计,7.3.1 随机效应模型估计 7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型,樊粗委昏霖魏涡纸撕沸荡丙盔锣唤甸编这轧瘸喀龋句涤褥蚌芍待串凤僳颅第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.3 随机效应模型估计,7.3.1 随机效应模型估计 随机效应假设了 与模型自变量不相关，因此关心的问题不再是内生性，而是如何提高估计的有效性，即探索复合误差项 的方差结构。,漫辅乒库数旦取揉哮蚕坏滴弃情嘘蔫翘坡氓至澜哼立惊判辩泣迅益内售域第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.3 随机效应模型估计,7.3.1 随机效应模型估计 假设3：不可观测异

14、质性满足 （1） 独立； （2） 与 独立， ； （3） 。,旅卯粮风皱猖滞痹俏咕丸岗删苗帕熟僚法亩始郊项责黄厅辈恐粹扼沫稳港第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.3 随机效应模型估计,7.3.1 随机效应模型估计 结论1：随机效应模型复合误差项的性质 如果面板数据模型的误差项 和个体异质性 满足假设1-假设3，则 满足 （1）对任何的 和 ， 与 不相关； （2）对任何的 和 有 ；,埠谱胡傲养咨酌剃豹闭嘉礼合暂桃捧朝诬汇寸蔗舅沁涕舵侈巨贾毅奸蹦山第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.3 随机效应模型估计,7.3.1 随机效应模型估计 上述模型不存在内

15、生性，OLS估计有一致性，但是 不满足不相关假设，OLS估计不是最优估计，要获得最优估计，需要作变换 （习题7.6证明） 上述模型的OLS估计称之为随机效应模型估计（random effect）,卡匡权每谆溶碟嘿席谬留派殉献苛讨播残惑旦归栓贬刘龄罪愚倚弃浊槛哲第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.3 随机效应模型估计,7.3.1 随机效应模型估计 随机效应与固定效应估计相似， 固定效应处 随机效应处,钎签予荐芭娃杆刊误掂撅势氛掷愉暇靴摸戳班困有缘华骑噬瞎虹颈岳悬奔第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.3 随机效应模型估计,7.3.1 随机效应模型估计 估

16、计随机效应，首先要估计 ，故先要估计 和 估计 和 的方法有三种： Swamy-Arora、Wallace-Hussain和Wansbeek-Kapteyn方法，常用第一种方法,热携智踩彝夯职名厚膝猜抛湘萨拎疑必晕慨弹细平坐写塌铲俘狗臃慷犀装第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.3 随机效应模型估计,7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型 数据导入、数据结构转换以及模型设定与固定效应模型估计一样，不同的是在panel option的cross section中选Random，还有 和 的估计方法,秋孤骸片疼红戏请涨刮萨功具钱析巨号贪褪粥窥钢躺螺守荒友七潜柏廊卷第7

17、面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.3 随机效应模型估计,7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型 例子7.1 输出结果：,嘿破徘蔽抡崔踢谨跟冒叁捂啸浦谅胡瞧棘应锤彭钥厉著穴克粘腹秧俏盐豹第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.3 随机效应模型估计,7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型 由于随机效应模型不再消掉不随时间变化的自变量，故这些解释变量都可以在模型中保留下来。 例子7.2的EViews回归结果,化簿径悲逊伸乘锦齿兔组捌伐户萝捆雾惫臆期钡肉破放冕砍梧次颠淳拯顺第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.3 随机效应模

18、型估计,7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型 例子7.2的EViews回归结果,炎焙括碧倡借肪央阴请勾哗嗽闯母甩派引决制渗摧铰豁芽陇旷折机求逐疹第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.4 固定效应还是随机效应？Hausman检验,7.4.1 Hausman检验原理 7.4.2用EViews7.2进行Hausman检验,梁硅琉历詹稻侈屠菇静陷受梅倘僵岭谆抚涤君孕吵诬袍父奢描彪蓉淮怠瑞第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.4 固定效应还是随机效应？Hausman检验,7.4.1 Hausman检验原理 比较随机效应和固定效应下参数估计是否有差别，若

19、差别显著，则认为应采用固定效应（稳健优先）：若不显著，则认为应采用随机效应（效率优先）。 Hausman检验构造的统计量只对斜率系数进行比较。,土诫逻搞漳患磐羽拴辅蚂级呵掠函氧庸缕肩对摈太缅涵躺磨显均豹磨粪玛第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.4 固定效应还是随机效应？Hausman检验,7.4.1 Hausman检验原理 假设三个斜率参数的固定效应估计和随机效应估计分别为 和 可以对整体模型进行Hausman检验，如：用 、 、 构造 分布 也可对单个参数进行Hausman检验，如：,拍阑拔批赃痹巢陀道蓄伸蠢友境公矫瞒仟键炊诱喘念疡军则衍靛花佬盗添第7面板数据回归分析-

20、第7第7面板数据回归分析-第7,7.4 固定效应还是随机效应？Hausman检验,7.4.2 用EViews7.2进行Hausman检验 首先进行随机效应模型估计，在估计结果界面进行相应的操作，在随机效应估计结果界面点击ViewFixed/Random Effects TestingCorrelated Random Effects-Hausman Test，弹出如下检验结果,歼嘲寝贡纲诈庶笑市迅肝娘向卸欺秤丫叙袜恒五矢衰步毫眼奶秋蹈挎瑶蓉第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,7.4 固定效应还是随机效应？Hausman检验,7.4.2 用EViews7.2进行Hausman检

21、验 Hausman检验需要对固定效应模型进行检验，因此不能包含不随时间变化的自变量(除了个体异质性)。所以不能对例子7.2进行 Hausman检验。,钠孤洱箭弓南泻电幸侄咸蹦厅讼谎隅揣图锈祷别磕肢绑窜战蹦肖抉刹活隋第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,重要概念,1. 横截面上若干多个时期的观测值形成面板数据。由于来自两个维度，面板数据在增加样本量的同时，也比单纯的横截面数据具有更为复杂的结构。 2. 板数据模型包含个体不可观测异质性 ，并根据 与模型自变量的关系将模型分为固定效应模型和随机效应模型。 3. 与自变量相关时，面板数据模型称为固定效应模型。 并入误差项会引起自变量的

22、内生性，导致回归系数的OLS估计不是一致估计。要估计固定效应模型，需要将 消掉，固定效应估计方法采用将模型变量减去组内均值的方法消掉 。,虹捐硼宅库给侈磊诸窟侵顽恒赠产壮掇创透礁隧岳扼珍粒柑粒滇佰念铡采第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,重要概念,与自变量不相关时，面板数据模型称为随机效应模型。 并入误差项不会引起自变量的内生性，回归系数的OLS估计不一致估计。随机效应估计方法的核心，是利用复合误差项的特殊结构，更加有效地估计回归系数。随机效应估计方法首先对模型变量进行变换，将变量减去权重系数 乘以组内均值，然后对变换后变量形成的模型实施OLS估计。随机效应模型估计中，权重系数的计算是关键。权重系数 的计算有三种不同方法，EViews操作可以进行选择。,塔鲜诺毅庐祖善颇纬蘑陀苇纳帆鸵结臀杀葱返缎缀甭避爆插氓贪馆诈辫助第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,重要概念,5. 确定采用固定效应模型还是随机效应模型时，需要进行Hausman检验。Hausman检验的想法是将两种模型的参数估计结果进行比较，以确定是否有显著差别，如果有，则认为固定效应模型是合适模型，如果没有则可以采用随机效应模型。,屑卑纹桓盎业盼朝空槽沦封咸仗仟菲扭苗俭逸秧檀废孺抨涛肆玫戳拷马述第7面板数据回归分析-第7第7面板数据回归分析-第7,