面板數(shù)據(jù)的處理.doc

第十三章 面板數(shù)據(jù)的處理一、面板數(shù)據(jù)的定義、意義和種類面板數(shù)據(jù)是調(diào)查經(jīng)歷一段時(shí)間的同樣的橫截面數(shù)據(jù)，具有空間和時(shí)間的兩種特性。它還有其他一些名稱，諸如混合數(shù)據(jù)，縱列數(shù)據(jù)，平行數(shù)據(jù)等，這些名字都包含了橫截面單元在一段時(shí)期的活動(dòng)。面板數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)在于：1.提供了更有價(jià)值的數(shù)據(jù)，變量之間增加了多變性和減少了共線性，并且提高了自由度和有效性。2.能夠更好地檢測(cè)和度量單純使用橫截面數(shù)據(jù)或時(shí)間序列數(shù)據(jù)無法觀測(cè)到的影響。3.能夠?qū)Ω鼜?fù)雜的行為模型進(jìn)行研究。形如其中，表示第個(gè)橫截面單元，表示第年。一般，我們用來表示橫截面標(biāo)識(shí)符，用表示時(shí)間標(biāo)識(shí)符。假設(shè)N個(gè)橫截面單元的觀測(cè)次數(shù)相同，我們稱之為平衡面板，反之，稱為非平衡面板。一般假設(shè)X是非隨機(jī)的，誤差項(xiàng)遵從經(jīng)典假設(shè)。二、面板數(shù)據(jù)回歸模型的類型與估計(jì)方法（一）面板數(shù)據(jù)回歸模型的類型 對(duì)于面板數(shù)據(jù)模型 ，可能的情形主要有如下幾種。1 所有系數(shù)都不隨時(shí)間和個(gè)體而變化在橫截面上無個(gè)體影響、無結(jié)構(gòu)變化，即，。則普通最小二乘估計(jì)給出了和的一致有效估計(jì)。相當(dāng)于將多個(gè)時(shí)期的截面數(shù)據(jù)放在一起作為樣本數(shù)據(jù)。2變截距模型 在橫截面上個(gè)體影響不同，個(gè)體影響表現(xiàn)為在模型中被忽略的反映個(gè)體差異的影響，又分為固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)兩種。 3變系數(shù)模型 除了存在個(gè)體影響之外，在橫截面上還存在變化的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，因而結(jié)構(gòu)參數(shù)在不同橫截面單位是不同的。，。 看到面板數(shù)據(jù)之后，如何確定屬于哪一種類型呢？用F檢驗(yàn) 假設(shè)1：斜率在不同的橫截面樣本點(diǎn)上和時(shí)間上都相同，但截距不相同，即情形2。 假設(shè)2：截距和斜率在不同的橫截面樣本點(diǎn)和時(shí)間上都相同，即情形1。如果接收了假設(shè)2，則沒有必要進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn)。如果拒絕了假設(shè)2，就應(yīng)該檢驗(yàn)假設(shè)1，判斷是否斜率都相等。如果假設(shè)1被拒絕，就應(yīng)該采用情形3的模型。采用OLS分別估計(jì)變系數(shù)模型、變截距模型和經(jīng)典模型，得到殘差平方和分別為S1、S2、S3。檢驗(yàn)假設(shè)2的F統(tǒng)計(jì)量從直觀上看，如S3S1很小，F(xiàn)2則很小，低于臨界值，接受H2。 S3為截距、系數(shù)都不變的模型的殘差平方和，S1為截距、系數(shù)都變化的模型的殘差平方和。檢驗(yàn)假設(shè)1的F統(tǒng)計(jì)量從直觀上看，如S2S1很小，F(xiàn)1則很小，低于臨界值，接受H1。 S2為截距變化、系數(shù)不變的模型的殘差平方和，S1為截距、系數(shù)都變化的模型的殘差平方和。（二）面板數(shù)據(jù)的估計(jì)方法僅以變截距模型為例，。1 固定效應(yīng)方法在變截距模型中，代表了截面單元的個(gè)體特性，反映了模型中被遺漏的體現(xiàn)個(gè)體差異變量的影響。而代表了模型中被遺漏了的體現(xiàn)隨截面與時(shí)序同時(shí)變化的因素的影響。當(dāng)然，更一般的情況，模型中還應(yīng)包括時(shí)期個(gè)體恒量。所謂固定效應(yīng)方法就是把時(shí)期特征當(dāng)作未知的確定常數(shù)。2 隨機(jī)效應(yīng)方法在變截距模型中，代表了截面單元的個(gè)體特性，反映了模型中被遺漏的體現(xiàn)個(gè)體差異變量的影響。而代表了模型中被遺漏了的體現(xiàn)隨截面與時(shí)序同時(shí)變化的因素的影響。當(dāng)然，更一般的情況，模型中還應(yīng)包括時(shí)期個(gè)體恒量。所謂隨機(jī)效應(yīng)方法是指把時(shí)期特征視為同一樣的隨機(jī)變量。3 兩種方法的比較在時(shí)間序列T長(zhǎng)度很小而截面單元個(gè)數(shù)N較大時(shí)，兩種估計(jì)方法差別較大。如果春 研究者僅以樣本自身效應(yīng)為條件進(jìn)行推論，宜使用固定效應(yīng)模型；如果以樣本對(duì)總體效應(yīng)進(jìn)行推論，則采用隨機(jī)效應(yīng)模型。這個(gè)原則對(duì)于變系數(shù)模型也是適用的。 從理論上來說，若假定與X不相關(guān)，則用ECM可能合適一些，如果相關(guān)，用FEM可能更合適一些。 賈奇對(duì)此作了一個(gè)小結(jié)。他認(rèn)為：（1） 若T較大而N較小，則ECM和FEM相差不多。（2） 當(dāng)N較大而T較小時(shí)，兩種方法的估計(jì)值會(huì)有顯著的差異。如果我們確信我們樣本中個(gè)體或橫截面單元不是從一個(gè)較大的樣本中隨機(jī)取出的，那么FEM是合適的。但如果樣本中的橫截面單元被看作是隨機(jī)抽取的，則ECM是合適的。