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计量经济学专题5计量经济学专题5面板数据分析1、面板数据(PanelData)的形式?面板数据:既有时间序列又有截面数据例:1995-2000年中国、美国、日本、英国的非黄金外汇储备。(板块数据)?面板数据模型???面板数据分析的基本形式:yit??1x1,it??2x2,it????kxk,it??i??it?????????????个体效应残差k个解释变量1、混合回归,如果个体效应只包括一个常数项,则普通最小二乘法可以提供一个一致且有效的估计值2、固定效应(最小二乘虚拟变量方法),如果个体效应无法观测,但是与解释变量相关,则作...

计量经济学专题5
计量经济学专 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 5面板数据分析1、面板数据(PanelData)的形式?面板数据:既有时间序列又有截面数据例:1995-2000年中国、美国、日本、英国的非黄金外汇储备。(板块数据)?面板数据模型???面板数据分析的基本形式:yit??1x1,it??2x2,it????kxk,it??i??it?????????????个体效应残差k个解释变量1、混合回归,如果个体效应只包括一个常数项,则普通最小二乘法可以提供一个一致且有效的估计值2、固定效应(最小二乘虚拟变量方法),如果个体效应无法观测,但是与解释变量相关,则作为模型遗漏的变量结果之一,参数估计值有偏且不一致。模型估算时把个体效应视为回归模型中不同组别的各自不同的常数项。????3、随机效应,如果观测不到的个体差异与模型的解释变量无关,则模型可以重新表述为y??x??x????x???????????????????x??x????x???u???????????????????x??x????x???u????????????????it的组别ui视为一个类似于随机效应方法把个体效应ui只取一个值,该组别随随机元素,只不过对每一组,机元素不随时间的变化而变化,随机效应的干扰是一个混合干扰。随机效应与固定效应的关键区别在于观测不到的个体效应是否与模型解释变量相关。it11,it22,itkk,itiitk个解释变量22,it个体效应i残差it11,itkk,itk个解释变量22,it个体效应残差11,itkk,itiitk个解释变量个体效应残差?????1、固定效应还是混合回归(检验群组效应的显著性)通过F检验来选择22(R固定效应模型?R混合回归模型)/(n?1)F(n?1,nT?n?k)?2(1?R固定效应模型)/(nT?n?k)判别标准:F?F临界值,群组效应不显著,选择混合回归模如果型F?F临界值,群组效应显著,选择固定回归模型如果??2、固定效应还是随机效应该检验的思想是,在无相关性的假定下,最小二乘虚拟变量模型(固定效应模型)中的普通最小二乘法(OLS)与广义最小二乘法(GLS)的估计值都是一致的(概率极限趋向于真实值),但OLS是非有效的(估计值的方差概率极限不等于0);而在对立的假定下,OLS仍然是一致的,但GLS不是。因此,在无相关性的假定下,两个方法的估计值不应该有系统的区别,在此基础上进行检验。??????为Hausman检验统计量:W??b?????b????????t??1????其中b是最小二乘虚拟变量模型的估计结果,?是假定模型为随机效应模型时采用广义最小二??为最小二乘虚拟变量模型乘估计的结果,与随机效应模型经过估计后得到的协方差矩阵。该统计量服从自由度为k-1的χ2分布,其中为k-1为解释变量的个数。Hausman检验原假设与备选假设为:?????H0:非观测的个体效应与解释变量无关,应建立随机效应模型;H1:非观测的个体效应与解释变量有关,应建立固定效应模型。判别的规则是:如果Hausman值大于临界的χ2值,则拒绝原假设,即,应该选择固定效应模型;如果Hausman值小于临界的χ2值,则接受原假设,选择随机效应模型。???4、包括时间与群组的固定效应把最小二乘虚拟变量方法扩展,使其包括特定的时间效应,有:yit??1x1,it??2x2,it????kxk,it??i??t??it??????????????个体效应时间效应残差k个解释变量该方程相当于在固定效应模型中添加了T-1个虚拟变量(为避免出现完全的共线性,必须去掉一个时间效应)?????检验时间效应的显著性通过F检验来选择(R?R)/(T?1)F(T?1,nT?n?k?T?1)?(1?R)/(nT?n?k?T?1)判别标准:F?F临界值,时间效应不显著,选择固定如果效应模型F?F临界值,时间效应显著,选择时间与如果群组效应模型2时间与群组效应模型2时间与群组效应模型2固定效应模型面板数据分析在Eviews中的实现面板数据分析在Eviews中的实现1、混合回归还是固定效应模型结论:拒绝个体效应为0的原假设,认为个体效应不为0,即固定效应模型合适2、固定效应还是随机效应H0:非观测的个体效应与解释变量无关,应建立随机效应模型;H1:非观测的个体效应与解释变量有关,应建立固定效应模型。结论:不能拒绝原假设,即应该建立随机效应模型面板数据的异方差????Eviews5.1提供了不同异方差的处理方法可以选择:1、Cross-sectionweights(EViewswillestimateafeasibleGLSspecificationassumingthepresenceofcross-sectionheteroskedasticity)2、Cross-sectionSUR(EViewsestimatesafeasibleGLSspecificationcorrectingforbothcross-sectionHeteroskedasticityandcontemporaneouscorrelation)3、Periodweights(allowsforperiodheteroskedasticity)????注意:1、随机效应模型不能选择加权回归2、宽而短的面板数据跨截面SUR方法可能无效(estimatedresidualcorrelationmatrixwillbenonsingularsothatfeasibleGLSisnotpossible)3、固定效应下Periodweights、PeriodSUR无效(Periodweights、PeriodSUR只能用于混合面板数据回归模型)??系数方差计算方法为了得到稳健一致的方差估计,Eviews提供了几种系数方差计算方法两阶段最小二乘法的工具变量回归????两阶段最小二乘法的引入1、回归模型的解释变量内生问题2、遗漏的解释变量问题导致最小二乘法的有偏与非一致的估计????工具变量(IV)的选择1、工具变量与残差不相关2、工具变量与被工具的变量相关IV应该尽量是外生的(如历史/自然/气候/地理之类),它应该对被解释变量没有直接影响,但应该通过影响被工具的变量而间接影响被解释变量。?如研究成年人工资决定方程?Log(wage)=a+b*educ+c*abil+e?如果一个人的能力不可观测,回归?Log(wage)=a+b*educ+u?则b是一个有偏、非一致的估计量。?处理方法?1、我们可以用能力的一些代理变量来代替能力,如从而得到一个一致的估计量:?Log(wage)对educ,IQ采用OLS回归IQ,???????2、找不到合适的代理变量,为educ找一个工具变量。根据工具变量选择规则,工具变量必须:(1)、与能力以及其他影响工资的不可观测因素不相关(2)、与教育相关则如果使用工具变量回归,则代理变量IQ就不是一个好的工具变量,它与能力相关家庭背景也非一个好的工具变量,它与一个人的教育水平相关,也与个人能力相关家庭的兄弟姐妹的数量可能是一个好的工具变量:他与个人的教育水平相关,又与个人能力无关工具变量回归人有了知识,就会具备各种分析能力,明辨是非的能力。所以我们要勤恳读书,广泛阅读,古人说“书中自有黄金屋。”通过阅读科技书籍,我们能丰富知识,培养逻辑思维能力;通过阅读文学作品,我们能提高文学鉴赏水平,培养文学情趣;通过阅读报刊,我们能增长见识,扩大自己的知识面。有许多书籍还能培养我们的道德情操,给我们巨大的精神力量,鼓舞我们前进。
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