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1、华中科技大学 硕士学位论文 面板协整模型及其在中部城镇居民消费中的应用 姓名：汪萍 申请学位级别：硕士 专业：数量经济学 指导教师：王少平 20080528 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 I 摘摘 要要 面板数据模型是近年来计量经济学研究的热点之一，该模型能够同时在时间和 截面单元两个方面反映研究对象的特点，因而具有单纯时间序列模型和横截面模型 所不具备的优点。随着计量经济学理论及应用的发展，越来越多的时候需要同时采 用横截面和时间序列数据。因此，面板数据模型得到了广泛的应用。 在理论阐述部分，本文首先简单的介绍了面板数据模型，
2、然后详细介绍了几种 最新的面板单位根检验和面板协整检验以及面板协整式的估计，其中的重点是面板 动态最小二乘法。 在实证研究部分，本文主要研究的是中部城镇居民的消费问题，采用了时间序 列单位根检验和面板单位根检验。在检验结果为存在单位根的基础上，又对数据进 行了时间序列协整检验和面板协整检验，检验结果显示：中部六省城镇居民生活性 消费和可支配收入间以及二者取自然对数所得序列间均存在面板协整。之后采用面 板 DOLS 方法来估计两个面板协整式，得到中部城镇居民的边际消费倾向和消费收 入弹性。 在最后的结论部分中，本文进一步讨论了检验和估计的结果，指出了中部城镇 居民消费中存在的问题，并结合实际提出
3、了可行的解决办法和政策建议。 关键词：关键词：面板数据模型; 面板单位根检验; 面板协整检验; 面板动态最小二乘法 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 II Abstract Nowadays, panel data models is increasingly popular in the field of Econometrics, which could reflect characteristics of a particular object in two aspects- times series and cross-se
4、ctions, thus have the merits which the pure time series models and the cross-sections models do not have. With the development of the theory and application in Econometrics, both of the times series data and cross-sections data are needed, and therefore the panel data models are widely used. In the
5、theory section, this paper briefly introduces panel data models, and then introduces several latest panel unit root tests and panel cointegration tests, and the ways to estimate the cointegration equation. Panel DOLS is the pivot of this section. In the application section, this paper mainly studies
6、 the consumption of city dwellers of the six provinces in central China, using time series unit root tests and panel data unit root tests. As the result is that there are unit roots and panel unit roots in the consumption series and income series and their hyperbolic logarithm series, the next step
7、is to do cointegration tests. And then we get that both of the two couples have the relation ship of cointegration. Then the task is to estimate the cointegration equations to obtain the marginal propensity to consume and the income elasticity of the city dwellers central China. In the final part, t
8、his paper discusses the results of tests and estimations, finds the problems in the consumption of the city dwellers in central China, and makes feasible solutions and political suggestions to the problems. Key words: Panel data models; panel unit root test; panel cointergration test; panel DOLS 华 中
9、 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 I 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。尽我所知，除文中已标明引用的内容外，本论文不包含任何其他人或集 体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文 中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版， 允许论文被查阅和借阅。 本
10、人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密，在_年解密后适用本授权书 本论文属于 不保密 （请在以上方框内打“”） 学位论文作者签名： 指导教师签名： 日期： 年 月 日 日期： 年 月 日 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 1 1 绪绪 论论 1.1 选题的背景选题的背景 面板数据是调查经历一段时间的同样的横截面数据，它具有空间和时间两种特 性。我们将基于这样的面板数据的回归模型称之为面板数据模型。 相对只利用截面数据或只利用时间序列数
11、据进行统计分析而言，面板数据模型 具有以下优点：第一，研究的横截面单元具有差异性，面板数据能够通过对特点个 体变量的考虑，将个体单元的差异性非常清晰的加以研究；第二，通过时间序列和 横截面数据的混合，面板数据提供了更加有价值的数据，变量之间增加了多变性和 减少了共线性，并且提高了自由度和有效性；第三，通过对重复横截面数据的研究， 面板数据更合适用于变化中的动态的研究。也就是说失业、工作的转变以及劳动力 的流动性更适合于用面板数据进行研究；第四，面板数据能够更好的检测和度量单 纯使用横截面数据或时间序列数据无法预料到的影响；第五，面板数据能够使我们 对更加复杂的行为模型进行研究。例如，比起单纯的
12、横截面数据或时间序列数据， 面板数据能够更好的处理诸如经济规模和技术变化这些现象；第六，面板数据使用 于数千个单元，能够将偏差降到最低，而这种偏差可能是由于我们将个人或企业情 况加总到更大的集合体中所产生的。 同时，面板数据模型亦具有一定的局限性：第一，设定模型和收集面板数据困 难，模型设定错误和数据收集不慎将引起较大的偏差。由于面板数据模型有二维的 数据构成，如果模型设定或数据收集不正确将造成较大的偏差，使估计结果与实际 相差很远。由于面板数据来自经济活动的复杂过程，若假设经济变量在每个时点上 都是由参数化的概率分布函数生成是不现实的，忽视数据在横截面的时间上的本质 差异，可能会导致参数估计
13、不一致或使估计出的参数无意义；第二，面板数据存在 测量误差，由于不清楚的回答、记忆错误等带来的测量误差给面板数据应用带来很 大困难；第三，时间序列较短，为了满足渐进理论，要求面板数据样本数量趋向于 无穷。典型的面板数据是时间序列的观测值较少，而截面个数却很多的数据。 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 2 随着包括宏微观的经济学理论、计算机技术和统计方法的发展，面板数据模型 在经济学领域的应用逐渐被计量经济学家推广。在宏观经济领域，它被广泛应用于 经济增长、技术创新、金融、税收政策等领域；在微观经济领域，它被广泛应用于 就业、家庭消费
14、、入学、市场营销等领域。 目前，世界上已经成立了专门研究面板数据的协会，每两年举办一次全球性的 面板数据学术交流大会， 吸引了大量从事面板数据研究的经济学家、 计量经济学家、 统计学家、和社会学家等。 面板协整模型是面板数据理论的热点研究领域之一，由于面板数据的单位根和 协整理论能够更加直接和精确的推断序列协整关系的存在性问题、分析经济变量间 的长期关系，运用面板协整模型能较好的研究实际经济问题。特别是在时间序列不 长并且可以获得截面数据的情况下，面板协整模型具有较强的实用价值。 本文主要对面板协整模型进行研究并且将其应用到中部居民的消费问题。 1.2 国内外研究综述国内外研究综述 1.2.1
15、 国外研究历史和现状国外研究历史和现状 Gauss， Legendre 和 R.A.Fisher 在方差分析方面所做的研究中就涉及到面板数据 的分析。Fisher 提出的把方差分解为组内方差和组间方差的理论给面板数据分析提 供了理论依据。在此基础上，学者们提出了有关面板数据的固定效应模型和随机效 应模型。对个体常数项设定的不同即该项是否与方程中的自变量相关，是这两个面 板数据模型的主要区别。而这一设定的不同就会导致两个模型所得到的估计量的性 质不同。在实证研究中，需要根据所得的资料和相关数据进行判断，选择合适的模 型。此外，还可以使用豪斯曼检验在固定效应模型和随机效应模型之间进行选择。 上述的
16、研究都可以归结为经典的或线性的面板数据模型。 面板数据也同时间序列数据一样，会存在着非稳定的情况。在这种情况下，如 果直接进行建模就可能会得到有偏差的结果。为了解决这一问题，近年来许多学者 对面板数据的单位根和协整理论进行了研究。Balestra 等人首次使用面板数据进行 单位根检验，他们基于具有固定个体效应的动态模型利用修正的 DW 统计量提出了 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 3 一种可以检验动态模型残差是否为随机游走过程的面板单位根检验方法。Levin 和 Lin 提出了 LL 检验，Im、Pesaran 和 Shin 提出了异质面板数据的单位根检验，简称 IPS 检验。Maddala 和 Wu 提出了组合 p 值检验。以上的研究是基于横截面独立的面 板单位根检验，但是这一假设与实际的经济现象还存在一些差距。Maddala 和 Wu 通过蒙特卡罗模拟试验发现，当面板单位根检验的随机误差项存在同期相关性时， LL 检验，IPS 检验和 Fisher 组合 p 值检
