张晓峒面板数据eviewsPPT推荐.ppt
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从结果看,北京、上海、浙江是自发消费(消费函数截距)最大的3个地区。
动态模型动态模型动态模型动态模型y=.8y(-1)+vy=.8y(-1)+v,样本容量分别为,样本容量分别为,样本容量分别为,样本容量分别为T=20T=20,5050,100100时,各模拟时,各模拟时,各模拟时,各模拟22万次万次万次万次3.面板数据模型估计方法面板数据模型估计方法混合最小二乘混合最小二乘(PooledOLS)估计估计(适用于混合模型)(适用于混合模型)平均数平均数(between)OLS估计估计(适用于混合模型和个体随机效应模型)(适用于混合模型和个体随机效应模型)离差变换离差变换(within)OLS估计估计(适用于个体固定效应回归模型)(适用于个体固定效应回归模型)一阶差分一阶差分(firstdifference)OLS估计估计(适用于个体固定效应模型)(适用于个体固定效应模型)可行可行GLS(feasibleGLS)估计估计(适用于随机效应模型)(适用于随机效应模型)方差分析方差分析44面板数据模型检验与设定方法面板数据模型检验与设定方法4.4Hausman检验检验原假设与备择假设是原假设与备择假设是H0:
个体效应与回归变量无关(个体随机效应回归模型)个体效应与回归变量无关(个体随机效应回归模型)H1:
个体效应与回归变量相关(个体固定效应回归模型)个体效应与回归变量相关(个体固定效应回归模型)人均消费对收入的面板数据散点图人均消费对收入的面板数据散点图对数的人均消费对收入的面板数据散点图对数的人均消费对收入的面板数据散点图5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析案例案例1(file:
5panel02):
):
1996-2002年中国东北、华北、华东年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民个省级地区的居民家庭固定价格的人均消费(家庭固定价格的人均消费(CP)和人均收入()和人均收入(IP)数据见)数据见file:
panel02。
数据是。
数据是7年的,每一年都有年的,每一年都有15个数据,共个数据,共105组观测值。
组观测值。
5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析个体固定效应模型估计结果如下:
个体固定效应模型估计结果如下:
LnCPit=0.6878+0.8925LnIPit+it(5.4)(60.6)R2=0.99,DW=1.55面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析混合模型与个体固定效应模型比较,应该建立个体固定效应模型。
混合模型与个体固定效应模型比较,应该建立个体固定效应模型。
5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析个体随机效应模型与个体固定效应模型比较,应该建立个体固定效应模型。
个体随机效应模型与个体固定效应模型比较,应该建立个体固定效应模型。
拟合的个体回归直线拟合的个体回归直线拟合的个体回归直线拟合的个体回归直线例例3:
加入人力资本的生产函数研究加入人力资本的生产函数研究人均产出人均产出y对对人均资人均资本本K的面板数据散点的面板数据散点图图对数形式人均产对数形式人均产出出Lny对对人均资人均资本本LnK的面板的面板数据散点图数据散点图5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析(FileFile:
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5panel04a5panel04a)5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析例例3:
加入人力资本的生产函数研究加入人力资本的生产函数研究人均产出人均产出Lny对对人均人均受教育时间受教育时间edu的面板的面板数据散点图数据散点图对数形式人均产出对数形式人均产出Lny对对人均受教育时人均受教育时间间edu的面板数据散的面板数据散点图点图结合图形分析,建立如下计量模型结合图形分析,建立如下计量模型:
(FileFile:
5panel04a5panel04a).1Quah检验(检验(1990)2LL(Levin-Lin)检验()检验(1992)3LLC(Levin-Lin-Chu)检验()检验(2002)4Breitung检验(检验(2002)5Hadri检验检验6Abuaf-Jorion检验(检验(1990),),Jorion-Sweeney检验检验(1996)7Bai-Ng检验(检验(2001),),Moon-Perron检验(检验(2002)8IPS(Im-Pesaran-Shin)检验()检验(1997,2002)6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验LLC检验是左单端检验检验是左单端检验,因为,因为LLC=9.7-1.65,所以存在单位根。
,所以存在单位根。
6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验6.3IPS(Im-Pesaran-Shin)检验()检验(1997,2002)(适用于不同根(适用于不同根(commonroot)情形)情形)IPS检验是左单端检验检验是左单端检验,因为,因为IPS=6.5-1.65,所以存在单位根。
6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验6.4MW(Maddala-Wu)检验()检验(1997),又称),又称Fisher-ADF检验。
(适用于不同根情形)检验。
(适用于不同根情形)IPS检验和检验和LL检验的缺陷是只适用于平衡面板数据,为解决此问题,检验的缺陷是只适用于平衡面板数据,为解决此问题,Maddala-Wu(1997)提出了组合)提出了组合pi值检验。
其中值检验。
其中pi表示表示ADF检验的显著性水平。
检验的显著性水平。
6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验7面板数据模型的协整检验面板数据模型的协整检验7面板面板数据模型数据模型的协整检验的协整检验7面板数据模型的协整检验面板数据模型的协整检验面板数据型工作文件(面板数据型工作文件(面板数据型工作文件(面板数据型工作文件(panelpanelpanelpanel)的估计窗口)的估计窗口)的估计窗口)的估计窗口面板面板数据型工作文件(数据型工作文件(PoolPool)画图)画图混合数据型工作文件(混合数据型工作文件(panelpanel)画图)画图谢谢.