面板数据模型panel-data-model分析课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,*,面板数据模型,1,前言,什么是面板数据,(Panel Data),面板数据的特征与优势,面板数据模型及其分类,静态,面板数据模型估计及性质,固定效应随机效应检验：,Hausman,检验,动态面板数据模型,GMM,估计及性质,总结,计量经济学，面板数据模型，王少平,2,一、什么是面板数据,面板数据,：,多个观测对象的时间序列数据所组成的样本数据。,计量经济学，面板数据模型，王少平,3,一、什么是面板数据,例如：,4,个公司,20,年的数据,变量：,投资（,I,）,厂商价值（,F,）、厂房设备存量（,C,）,4,个公司：,通用电气（,GE,）、通用汽车（,GM,）、,美国钢铁（,US,）、西屋（,Westing,house,）,20,年：,1935-1954,计量经济学，面板数据模型，王少平,4,计量经济学，面板数据模型，王少平,5,面板数据的基本特征：,其数据结构的二维性。,时间序列,数据,横截面数据,二、面板数据的特征及优势,变量,X,的面板数据结构,计量经济学，面板数据模型，王少平,6,面板数据的优势：,1.,扩大信息量，增加估计和检验统计量的自由度。,2.,有助于提供动态分析的可靠性。,3.,有助于反映经济结构、经济制度的渐进性变化。,4.,面板数据模型有助于反映经济体的结构性特征。,二、面板数据的特征及优势,计量经济学，面板数据模型，王少平,7,三、面板数据模型及其分类,面板数据模型：依据面板数据所建立的模型,一般模型：,反映不随时间变化的个体上的差异性，被称为,个体效应,反映不随个体变化的时间上的差异性，被称为,时间效应,固定效应：,如果,个体效应或时间效应与模型中的解释变量相关,随机效应：,如果个体效应或时间效应与模型中的解释变量不相关,（,1,）,计量经济学，面板数据模型，王少平,8,三、面板数据模型及其分类,个体效应是固定效应：个体效应 与解释变量相关,随机效应：个体效应 与解释变量不相关,时间效应是固定效应：时间效应 与解释变量相关,随机效应：时间效应 与解释变量不相关,主要分两类：,静态面板数据模型,动态面板数据模型,计量经济学，面板数据模型，王少平,9,三、面板数据模型及其分类,静态面板模型：,例如：,（,2,）,（,3,）,计量经济学，面板数据模型，王少平,10,三、面板数据模型及其分类,动态面板数据模型,例如：,（,4,）,（,5,）,计量经济学，面板数据模型，王少平,11,四、静态面板数据模型估计,面板数据一般模型：,反映不随时间变化的个体上的差异性，被称为,个体效应,反映不随个体变化的时间上的差异性，被称为,时间效应,固定效应：,个体效应或时间效应与模型中的解释变量相关,随机效应：,个体效应或时间效应与模型中的解释变量不相关,（,6,）,12,四、静态面板数据模型估计,1,、面板混合,OLS,估计：,假定个体效应和时间效应为,0,2,、固定效应面板数据模型,LSDV,估计：,个体效应或时间效应与模型中的解释变量相关,3,、随机效应面板数据模型,GLS,估计：,个体效应或时间效应与模型中的解释变量不相关,计量经济学，面板数据模型，王少平,13,四、静态面板,-,混合,OLS,估计,1,、面板混合,OLS,估计：,直接把各时间序列或各横截面数据混合起来进行估计。,个体和时间效应为,0,U,满足经典假设,缺陷,：假定个体间和不同时点的经济关系是同质的。,（,7,）,计量经济学，面板数据模型，王少平,14,四、静态面板,-,固定效应,LSDV,估计,固定效应：,如果个体效应或时间效应与模型中的解释变量相关,OLS,估计量：,有偏的，非一致的,。,本质问题,：,个体效应（或时间效应）的内生性。,其,BLUE,是,最小二乘虚拟变量（,LSDV,）法,。,（,8,）,计量经济学，面板数据模型，王少平,15,四、静态面板,-,固定效应,LSDV,估计,LSDV,估计方法：,基本思想：,通过虚拟变量把个体效应（和时间效应）从误差项中分离出来，使分离后剩余的误差项与解释变量不相关，以便进行,OLS,估计。,计量经济学，面板数据模型，王少平,16,四、静态面板,-,固定效应,LSDV,估计,针对如下模型：,简化：,计算步骤：,（,9,）,（,10,）,计量经济学，面板数据模型，王少平,17,(11),引入虚拟变量：,表示第,i,个观测个体,表示不是第,i,个观测个体。,则模型,(10),可表述为：,为解决虚拟变量的完全多重共线性，可直接估计模型：,(12),如果 是经典误差项，可以直接对,(12),进行,OLS,估计。并且,(13),计量经济学，面板数据模型，王少平,18,LSDV,估计方法的直观含义,对模型,(12):,另一种等价的估计方法步骤：,第一步估计：,第二步估计：,第三步估计：,含义：,变量,Y,的个体内离差对变量,X,的个体内离差进行回归，并进行,OLS,估计。,计量经济学，面板数据模型，王少平,19,四、静态面板,-,随机效应,GLS,估计,随机效应：,个体效应或时间效应与模型中的解释变量不相关,OLS,估计量：,无偏的，但估计量有较大的方差,。,本质问题,：,个体（或时间）效应导致了误差项自相关。,其,BLUE,的估计方法是,广义最小二乘法（,GLS,）,。,计量经济学，面板数据模型，王少平,（,14,）,20,五、,Hausman,检验,面板数据一般模型：,反映不随时间变化的个体上的差异性，被称为,个体效应,反映不随个体变化的时间上的差异性，被称为,时间效应,固定效应：,如果个体效应或时间效应与模型中的解释变量相关,随机效应：,如果个体效应或时间效应与模型中的解释变量不相关,（,15,）,计量经济学，面板数据模型，王少平,21,五、,Hausman,检验,固定效应模型：,LSDV,估计量无偏；,GLS,估计量有偏。,随机效应模型：,LSDV,和,GLS,估计量都无偏，但,LSDV,估计量有较大方差。,固定效应模型：,LSDV,和,GLS,的估计结果有较大差异。,随机效应模型：,LSDV,和,GLS,的估计结果比较接近。,计量经济学，面板数据模型，王少平,22,五、,Hausman,检验,豪斯曼检验假设,:,原假设（,H0,）：随机效应；,备选假设（,HA,）：固定效应,检验统计量为：,，分别为回归系数的,LSDV,估计向量，估计系数协方差矩阵估计量；,，,分别为回归系数的,GLS,估计系数，估计系数协方差矩阵估计量。,（,16,）,计量经济学，面板数据模型，王少平,23,五、,Hausman,检验,若随机效应为真时，豪斯曼检验统计量：,自由度,K,为模型中解释变量,(,不包括截距项,),的个数。,计量经济学，面板数据模型，王少平,24,六、动态面板数据模型,动态面板模型：,解释变量中包含被解释变量的滞后项。,一般形式：,动态面板数据模型：,存在固有的内生性,。,GLS,估计和,LSDV,估计：,有偏的非一致的。,（,17,）,计量经济学，面板数据模型，王少平,25,六、动态面板,-,内生性问题,1.GLS,估计的有偏和非一致性,(1),解释变量 与误差项 都包含个体效应 。,(2),进行差分变换，与 ，都包含共同因素 ，无法消除解释变量的内生性问题。,计量经济学，面板数据模型，王少平,26,2.LSDV,估计的有偏和非一致性,模型,(17),可以表示为：,等价于模型：,其中：,显然，和 是相关的，都包含误差,计量经济学，面板数据模型，王少平,27,六、动态面板,-,广义矩估计,GMM,动态面板数据模型：,其中：为经典误差项，,要得到 的一致估计量：需为 寻找适当的工具变量。,GMM,以工具变量为基础，核心思想在于利用正交条件估计未知参数。,（,18,）,计量经济学，面板数据模型，王少平,28,六、动态面板,-IV,估计,工具变量选择的条件：,（,1,）与 不相关，,（,2,）而 与相关。,思考：,能作为 工具变量使用吗？,计量经济学，面板数据模型，王少平,29,六、动态面板,-IV,估计,工具变量选择的方法：,对模型,(18),取一阶差分：,因为 已经剔除了个体效应,同时对 来说，都是前定变量,所以都可以作为模型,(19),中 的工具变量。,（,19,）,计量经济学，面板数据模型，王少平,30,六、动态面板,-IV,估计,IV,估计量求解：,如果只选择 作为 的工具变量，正交的约束条件：,基于一个给定的样本，通过求解：,可得到 的,IV,估计量,计量经济学，面板数据模型，王少平,31,六、动态面板,-IV,估计,思考：,只选取 作为模型,(18),中 的工具变量的局限性？,单个工具变量对内生解释变量变化信息的反 应能力较差。,计量经济学，面板数据模型，王少平,32,差分,GMM,对于模型的差分变化：,可以用向量简化表示：,进一步简化：,其中：,计量经济学，面板数据模型，王少平,33,差分,GMM,显然：与 不相关,选取 作为工具变量时，总体矩条件为：,其中：,其中，被称为总体矩，简记为,由总体矩条件，可以得到 的,广义矩（,GMM,）估计量,或被称为,差分,GMM,估计量。,计量经济学，面板数据模型，王少平,34,差分,GMM,对于模型：,用矩阵表示所有的工具变量：,从而有：,则总体矩条件变成：,最小化总体矩转换成最小化样本矩,即最小化残差平方和：,其中 是加权矩阵,计量经济学，面板数据模型，王少平,35,差分,GMM,因为 作为差分模型的误差项存在自相关问题，忽视不影响估计的一致性，但估计精度下降。,一步,GMM,利用如下的方差协方差矩阵作为加权矩阵：,两步,GMM,估计：,基于初次估计残差构造加权矩阵,然后,计量经济学，面板数据模型，王少平,36,六、动态面板,-GMM,估计,GMM,的估计思想：,最小化所有样本矩的平方和。,其中：函数,G,被称为,GMM,目标函数。,W,是一个对称、正定的加权矩阵。,GMM,估计量：,就是基于样本矩的加权平方和最小化而得到的估计量。,其他：水平,GMM,，系统,GMM,计量经济学，面板数据模型，王少平,37,六、动态面板,-GMM,估计例子,例子：,猪肉价格,(pig),对滞后项，饲料成本,(,pigfeed,),回归模型,计量经济学，面板数据模型，王少平,38,例子,39,例子,40,例子,41,本章小节,1.,面板数据提供更多的信息，有助于增大估计和检验的自由度，有助于增强动态分析的可靠性，有助于反映经济体的结构性特征和经济制度的渐进性变化。,2.,面板模型的混合,OLS,估计假定不存在个体效应和时间效应，是一种较为粗略的估计方法。,3.,如果个体效应 ，时间效应 与模型中的解释变量是相关的，称这种个体效应或时间效应是固定效应。反之，则为随机效应。,4.,固定效应模型的本质问题是解释变量的内生性问题，,OLS,估计量有偏，其最优无偏估计量是,LSDV,估计量。,计量经济学，面板数据模型，王少平,42,5.,随机效应模型的本质问题是误差项的自相关问题，,OLS,估计量无偏，但有较大的方差。其最优无偏估计量是,GLS,估计量。,6.,豪斯曼检验以随机效应为原假设，基于,LSDV,估计量和,GLS,估计量之间是否存在显著的差异，来检验模型是固定效应还是随机效应。,7.,动态面板数据模型具有固有的内生性问题，固定效应的,LSDV,和随机效应的,GLS,估计都是有偏的并且非一致的。,8.GMM,估计的基本思想就是：使样本矩的加权平方和最小化。,计量经济学，面板数据模型，王少平,43,