第9章面板数据模型理论Word下载.doc
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其中，为被解释变量；
表示截距项，为维解释变量向量；
为维参数向量；
表示不同的个体；
表示不同的时间；
为随机扰动项，满足经典计量经济模型的基本假设。
面板数据模型通常分为三类。
即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。
⑴混合模型。
如果一个面板数据模型定义为：
则称此模型为混合模型。
混合模型的特点是无论对任何个体和截面，回归系数和都是相同的
⑵固定效应模型。
固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型（entityfixedeffectsregressionmodel）、时间固定效应模型（timefixedeffectsregressionmodel）和时间个体固定效应模型（timeandentityfixedeffectsregressionmodel）。
①个体固定效应模型。
个体固定效应模型就是对于不同的个体有不同截距的模型。
如果对于不同的时间序列（个体）截距是不同的，但是对于不同的横截面，模型的截距没有显著性变化，那么模型就称为个体固定效应模型立，表示如下，
式中，yit为被解释变量,为维解释变量向量，是随机变量，表示对于个个体有个不同的截距项，且其变化与有关；
为维回归系数向量，对不同的个体回归系数相同，为随机误差项，则称此模型为个体固定效应模型。
个体固定效应模型也可以表示为
yit=g1D1+g2D2+…+gNDN+bxit+t=1,2,…,T
其中
②时间固定效应模型。
式中，是随机变量，表示对于个截面有个不同的截距项，且其变化与有关；
对不同的个体回归系数相同，为随机误差项，则称此模型为时间固定效应模型。
时间固定效应模型就是对于不同的截面（时刻点）有不同截距的模型。
如果确知对于不同的截面，模型的截距显著不同，但是对于不同的时间序列（个体）截距是相同的，那么应该建立时刻固定效应模型。
时间固定效应模型也可以表示如下
yit=a1D1+a2D2+…+aTDT+b1xit+eit,i=1,2,…,N
③个体时间固定效应模型。
如果一个面板数据模型定义为
式中，是随机变量，表示对于个个体有个不同的截距项，且其变化与有关；
是随机变量,表示对于个截面有个不同的截距项，且其变化与有关；
对不同的个体回归系数相同，为随机误差项，则称此模型为个体时间固定效应模型。
⑶随机效应模型
对于面板数据模型
如果yit为被解释变量,为维解释变量向量，为维回归系数向量，对不同的个体回归系数相同，是随机变量，其分布与无关；
为随机误差项，则称此模型为个体随机效应模型。
同理也可以定义时间随机效应模型和个体时间随机效用模型。
5.2.2面板数据模型估计方法
面板数据模型中的估计量既不同于截面数据估计量，也不同于时间序列估计量，其性质随模型类型的设定是否正确，是否采用了相应正确的估计方法而变化。
面板数据模型中的解释变量可以是时变的，也可以是非时变的。
⑴混合最小二乘估计
混合最小二乘估计方法是在时间上和截面上把个观测值混合在一起，然后用最小二乘法估计模型参数。
给定混合模型
，
如果模型是正确设定的，且解释变量与误差项不相关，即。
那么无论是，还是，模型参数的混合最小二乘法估计量都具有一致性。
对混合模型通常采用的是混合最小二乘估计。
然而，对于经济面板数据，即使在随机误差项服从独立同分布条件下，由最小二乘法得到的方差协方差矩阵通常也不会满足假定条件。
因为对于每个个体及误差项来说通常是序列相关的。
个自相关观测值要比个相互独立的观测值包含的信息少。
从而导致随机误差项的标准差常常被低估，估计量的精度被虚假夸大。
如果模型存在个体固定效应模型，即与相关，那么对模型应用混合最小二乘估计方法，估计量不再具有一致性。
⑵平均数最小二乘估计法
平均数最小二乘（betweenOLS）估计法的步骤是首先对面板数据中的每个个体求平均数，共得到个平均数估计值。
然后利用和的这组观测值估计回归参数。
以个体固定效应模型
为例，首先对面板中的每个个体求平均数。
令
，（是阶列向量）
从而建立模型
变换上式得
上式称做平均数模型。
对上式应用最小二乘估计，则参数估计量称做平均数最小二乘估计量。
此条件下的样本容量为。
如果与相互独立，和的平均数最小二乘估计量是一致估计量。
平均数最小二乘估计法适用于短期面板的混合模型和个体随机效应模型。
对于个体固定效应模型来说，由于和相关，也就是说和相关，所以，回归参数的平均数最小二乘估计量是非一致估计量。
⑶离差变换最小二乘估计量
对于短期面板数据，离差变换最小二乘（withinOLS）估计法的原理是先把面板数据中每个个体的观测值变换为对其平均数的离着观测值，然后利用离差变换数据估计模型参数。
以个体固定效应模型为例，
具体步骤是先对每个个体计算平均数、，可得到如下模型，
其中、、为每个个体的平均。
上两式相减，消去了，得
此模型称做离差变换数据模型。
对离差变换数据模型应用最小二乘估计，
所得称做离差变换最小二乘估计量。
对于个体固定效应模型，的离差变换最小二乘估计量是一致估计量。
如果还满足独立同分布条件，的离差变换最小二乘估计量不但具有一致性而且还具有有效性。
⑷可行广义最小二乘估计法（随机效应估计法）
有个体随机效应模型
其中为常数。
，服从独立同分布。
对其做以下变换
其中渐近服从独立同分布，。
、、的定义式见（15-14）。
对式（15-17）应用最小二乘估计，则所得的估计量称为可行广义最小二乘估计量或随机效应估计量。
当时，式（15-17）等同于混合最小二乘估计;
当时，式（15-17）等同于离差变换最小二乘估计。
对于随机效应模型，可行广义最小二乘估计量不但是一致估计量，而且是有效估计量，但对于个体固定效应模型，可行广义最小二乘估计量不是一致估计量。
在实际的经济面板数据中，个个体之间相互独立的假定通常是成立的，但是每个个体本身却常常是序列自相关的，且存在异方差。
为了得到正确的统计推断，需要克服这两个因素。
5.2.3面板数据模型的检验
面板数据模型的检验是检验对于给定的面板数据应该建立何种类型的面板数据模型，包括混合模型、固定效应模型和随机效应模型。
面板数据模型的检验有两种检验，F检验和Hausman检验。
F检验用于检验应该建立混合模型还是应该建立个体效应模型。
Hausman检验用于检验应该建立随机效应模型还是固定效应模型。
⑴F检验
面板数据模型的一项重要任务就是判别模型中的是否存在给固定效应。
①个体固定效应模型的检验
相对于混合模型来说，是否有必要建立个体固定效应模型可以通过F检验来完成。
F检验的假设为：
原假设H0：
不同个体的模型截距项相同（建立混合估计模型）。
备择假设H1：
不同个体的模型截距项不同（建立个体固定效应模型）。
在假设成立的情况下F统计量定义为：
F==
其中SSEr表示估计的混合模型的残差平方和，SSEu表示估计的个体固定效应模型的残差平方和。
N表示个体单位数量，T表示时间的个数，当模型中含有k个解释变量时，F统计量的分母自由度是NT-N-k。
F统计量定义为：
②时间固定效应模型的检验
相对于混合估计模型来说，是否有必要建立时间固定效应模型可以通过F检验来完成。
F检验的假设为:
H0：
对于不同横截面模型截距项相同（建立混合估计模型）。
H1：
对于不同横截面模型的截距项不同（建立时刻固定效应模型）。
F==
其中SSEr，SSEu分别表示约束模型（混合估计模型的）和非约束模型（时刻固定效应模型的）的残差平方和。
非约束模型比约束模型多了T-1个被估参数。
当模型中含有k个解释变量时，F统计量的分母自由度是NT-T-k。
③时间个体固定效应模型检验。
相对于混合估计模型来说，是否有必要建立时刻个体固定效应模型可以通过F检验来完成。
对于不同横截面，不同序列，模型截距项都相同（建立混合估计模型）。
不同横截面，不同序列，模型截距项各不相同（建立时刻个体固定效应模型）。
其中SSEr，SSEu分别表示约束模型（混合估计模型的）和非约束模型（时间个体固定效应模型的）的残差平方和。
非约束模型比约束模型多了N+T个被估参数。
当模型中含有k个解释变量时，F统计量的分母自由度是NT-N-T-k-1。
④变系数固定效应模型检验
相对于时间固定效应模型而言，变系数模型检验的基本假设为
对于不同横截面，模型截距项不相同、回归系数都相同。
（建立固定效应模型）。
对于不同横截面，模型截距项不相同、回归系数不同。
（建立变系数固定效应模型）。
在假设成立的情况下，F统计量定义为
其中SSEr，SSEu分别表示固定效应估计模型和变系数固定效应模型的残差平方和。
⑵Hausman检验
对一个参数的两种估计量差异的显著性检验称做（Hausman）检验。
检验由豪斯曼（Hausman）1978年提出，是在杜宾（Durbin，1914年提出）和吴（Wu，1973年提出）基础上发展起来的。
所以检验也称做吴-杜宾检验和杜宾-吴-豪斯曼检验。
①检验原理。
比如在检验单一方程中某个解释变量的内生性问题时得到相应回归参数的两个估计量，一个是最小二乘估计量、一个是2SLS估计量。
其中2SLS估计量用来克服解释变量可能存在的内生性。
如果模型的解释变量中不存在内生性变量，那么最小二乘估计量和2SLS估计量都具有一致性，都有相同的概率极限分布。
如果模型的解释变量中存在内生性变量，那么回归参数的最小二乘估计量是不一致的而2SLS估计量仍具有一致性，两个估计量将有不同的概率极限分布。
更一般地，假定用两种方法得到个回归
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