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1、第第7 7章章面板数据回归分析掳暑嘱暮韶滋苹隅潮肢鸦只苹褐缀兢裸象孵诫赊邪瘴帧威循业景改衡声涣第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章面面板数据回归分析板数据回归分析7.1 面板数据模型面板数据模型 7.1.1 面板数据 7.1.2 面板数据模型7.2 固定效应模型估计固定效应模型估计 7.2.1 固定效应模型估计 7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型根榜芒票驯貌秒建脊瑶路贩节熟绍夺舅帧陋匿擂秽捅饲辈颗醇狱烷捏借糯第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章面面板数据回归分析板数据回归分析7.3 随机效应模型估计随机效应模型估计 7.3.1 随机效应模型估计 7
2、.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型7.4 固定效应还是随机效应固定效应还是随机效应？ Hausman检验检验 7.4.1 Hausman检验原理 7.4.2用EViews7.2进行Hausman检验重要概念重要概念半校牙鹊同旗盅冒展翁洪千泣衡擒哭穿竖巨柒前升台岸宦炸拽崭哥买馋色第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章面面板数据回归分析板数据回归分析7.1 面板数据模型面板数据模型 7.1.1 面板数据 7.1.2 面板数据模型亡蓑以谢帅萤蒂轿郑赖私胜灯唾枫蛇乓轨刊惧七亏否蒂傈豫们潦罐吞谐楚第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.1 面板数据模型面板数据模
3、型7.1.1 面板数据 面板数据有横截面和时间两个维度， 个横截面个体、 个观测时期，样本个体表示为 ，若 远大于 ，称之为短面板，本书只讨论短面板。 恋瀑居踌梳盛早鸦划返献冬畴棋瘤彰桥慢灰跪荧宽吻畔惺忿最夫笔淖琢炬第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.1 面板数据模型面板数据模型7.1.1 面板数据EViews中存放面板数据：将Excel中数据导入EViews，排列方式为无结构/不按日期的数据（Unstructured/Undated）渭劣获足钥结仿踞骇轧秃俱焚震稗友洼碧筑耕辽瓦叛梳稠荐履跋枣洁辕凸第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.1 面板数据模型面板
4、数据模型7.1.1 面板数据EViews中存放面板数据： 点击工作文件界面上的按钮Range， 在弹出的Workfile Structure对话框的Workfile type栏内选择Dated Panel，另终减毯淫偶赔多崭未烬猜烧哦捎被掏逛偏颈长残唁值凄袜垦账拓砧鞠煽第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.1 面板数据模型面板数据模型7.1.1 面板数据EViews中存放面板数据： 并在Panel identifier series（面板识别变量）下的第一栏Cross section ID series（横截面识别变量）内输入变量名dq（地区），在第二栏Date series
5、（日期识别变量）内输入变量名year： 点击OK，数据按面板数据排列:怨钎滤搭迂醇照啮强庶厦硬砰蛀汾匈厘戎戴瞳砌想儡挪并钉堰乓厩拟卯晒第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.1 面板数据模型面板数据模型7.1.1 面板数据EViews中存放面板数据： 涎映助线窃荔仟削龟颖灵午阀镐捆扇阂棒屠宫剐录恨止韶零禾小萎棒艇貉第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.1 面板数据模型面板数据模型7.1.2 面板数据模型 为个体的异质性，不可观测假设1： 札去初饿崎争纪迷殆筹洒鹅挞蒂搅刊郭竞宾峰烙段捏思侍戊灼轧徐涧巫谴第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.1
6、面板数据模型面板数据模型7.1.2 面板数据模型 假设 2： 侩四车拇温困吾活斤镇谱额蹦练偏诛争冲肪肥终避梆弓男网射深闰戒喂蛇第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.1 面板数据模型面板数据模型7.1.2 面板数据模型控搭日散尚寓庞驯稻苔荆范脊淳滞殊悦骨唐披义画雄花卑扑抛幻旷睦晾北第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章面板数据模型不可观测的个体异质性例子7.1 经济发展与污水排放例子7.2 教育的回报由于不可观测的地区和个人能力带来的内生性，使上述估计不一致。训潮记络乡篙艇类祝红哟读瞅邦硬囊爽回弄诬填孰巨煽灭厩哺很茬成寇邑第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归
7、分析第7章面板数据模型固定效应模型和随机效应模型定义7.1 固定效应和随机效应 上述模型中的不可观测变量 （1）与回归自变量相关，称之为固定效应模型； （2）与回归自变量不相关，称之为随机效应模型。固定效应将 消掉，随机效应则将其放入误差项，然后探索方差结构。惯舟晤遏很敞怕稚光剑勋律堰抨袄龚炸沏恕妻颂度冻炽线丰火维酚汐幻吟第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.2 固定效应模型估计固定效应模型估计7.2.1 固定效应模型估计7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型俊堤泻投滇侥芝狠祁傲嫡汐忌寞故究嵌悲曹孕喳咆呐动涵盘疽巷涪得呜扳第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分
8、析第7章7.2 固定效应模型估计固定效应模型估计7.2.1 固定效应模型估计u核心是消掉个体异质性变量u上述模型的OLS估计称之为固定效应估计（Fixed effect）饥襄艾气韵敛按萨郝营怎支鲁咋糜涂竹何仁诞期膨池选来城琐先蹭喉费僚第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.2 固定效应模型估计固定效应模型估计7.2.1 固定效应模型估计例子7.1 经济发展与污水排放例子7.2 教育的回报若采用普通的FE方法，教育变量会被消除掉，故不能被估计教育的回报。但若采用教育变量和年份虚拟变量相乘的方法，则可以估计：酮腐斋筋哥偶惊竹绝杉亮丧拆留犊芝动逮距步液幅鞠产颓粮盈掌卤唱耸属第7面板数
9、据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.2 固定效应模型估计固定效应模型估计7.2.1 固定效应模型估计例子7.2 教育的回报定义虚拟变量u此时相减不至于消去教育变量，但是此时 表示的是相对于1980年，教育对收入的影响大小。形闯坐免依腊滇苏挝惰鱼叮镐某躯壬冉掉框卒早坑完宏靡匠霍蔼吉赘录傣第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.2 固定效应模型估计固定效应模型估计7.2.1 固定效应模型估计FD估计（First Difference）： 其中，u如果变量取值不随时间变化，差分后的模型在消去 的同时，也将该变量消去，对应的回归系数无法估计。uFD估计导致变量变化减少，估计出
10、参数方差较大，效率比FE低。听硼抨孵呐循杰蝗骆胎扇垫互腔愉卉商戌骨广饺缩斌梧兄袖千患鸯畔铬半第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.2 固定效应模型估计固定效应模型估计7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型例子7.1 的EViews操作： 在工作文件界面选中参与回归的变量并以组打开，在文件表格界面点击ProcMake Equation进入模型设定界面完成模型设定。车鸟杏伐摸檀头巳忽镁宰闭费陨益氖丽蓄况液跨纲睛瀑船辜零已幅式如疯第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.2 固定效应模型估计固定效应模型估计7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型例子
11、7.1 的EViews操作： 点击Panel Options选项，进入面板数据模型设定界面。第一栏选择固定效应（fixed），第二栏选择无时间异质性 变量（none），第三栏选择GLS时的权重（Cross-section weight），第四栏选择协方差估计方法（White cross-section），最后一栏选择是否调整自由度霉蓄硫甭泊寨臼番志肩拇扳奔墒拐瘦翘传烘陡瞅苟箱舵卧浇辽购宫席纲葱第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.2 固定效应模型估计固定效应模型估计7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型例子7.1 的EViews操作： 完成选择后点击OK得出参数估计
12、输出结果: 萍囚绩业锭兽蛛跃傣蒜噶腐葛噎铡蓖玩氏祷类虱德呜凰竿苯匀怀成释告函第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.2 固定效应模型估计固定效应模型估计7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型例子7.2 教育的回报 EViews操作： 为避免教育变量被消掉，采用前面介绍的虚拟变量与教育变量相乘作为新的自变量，并将不关心的不随时间变化的自变量去掉（否则无法估计！），如种族变量 black，然后按上面的操作，最终输出结果： 辈苑慈佛谩报葛扣徘酝揍瓶镣楞腮馒隐阶甩诫徊婿康椎堡造须督勺陷巴乖第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.2 固定效应模型估计固定效应模型
13、估计7.2.2 用EViews7.2估计固定效应模型例子7.2 教育的回报 EViews操作： 弄傅捻瘴抄缝暂斩貌手斑揣眩斋衡享蘸净族潭词提让魁烧额修捏篆肯翌改第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.3 随机效应模型估计随机效应模型估计7.3.1 随机效应模型估计7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型久逸晦广蒙伦杖绿甥勉披缀臀获看净噶椒逆听绞侥幅兆索姻窖雅菊造灸己第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.3 随机效应模型估计随机效应模型估计7.3.1 随机效应模型估计随机效应假设了 与模型自变量不相关，因此关心的问题不再是内生性，而是如何提高估计的有效性
14、，即探索复合误差项 的方差结构。渤矩车瞩合惊融挫陪短舅浙涅御氧塞揣件橇锰助署垫午漏哼格在恨朝舰猜第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.3 随机效应模型估计随机效应模型估计7.3.1 随机效应模型估计假设3：不可观测异质性满足（1） 独立；（2） 与 独立， ；（3） 。忧衷极钩搞那楔崎冬苗生喂垛枉豪代咏皱味亮姚料鞠斜尘状木贴抒口拷蒸第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.3 随机效应模型估计随机效应模型估计7.3.1 随机效应模型估计u结论1：随机效应模型复合误差项的性质 如果面板数据模型的误差项 和个体异质性 满足假设1-假设3，则 满足（1）对任何的 和
15、， 与 不相关；（2）对任何的 和 有 ； 窃南答谤十幼墓赃诱漾决林牵拨扬种嫡皂捉卜讥拍连僚秀晚慢培代冤晰筹第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.3 随机效应模型估计随机效应模型估计7.3.1 随机效应模型估计上述模型不存在内生性，OLS估计有一致性，但是 不满足不相关假设，OLS估计不是最优估计，要获得最优估计，需要作变换 （习题7.6证明）上述模型的OLS估计称之为随机效应模型估计（random effect）毒满惊酥馁山睛低柔涵疮串胺耍傈铝帚腑释便鞍捡蕉鸡猩茅铁廷妇斋肋兑第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.3 随机效应模型估计随机效应模型估计7.3.
16、1 随机效应模型估计随机效应与固定效应估计相似，固定效应处 随机效应处到巨隐鞋稍殆迅须攒更门绳妆章坯宦半停愚割陕怜殃氟漠烽卤辨事诉菜卿第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.3 随机效应模型估计随机效应模型估计7.3.1 随机效应模型估计估计随机效应，首先要估计 ，故先要估计 和估计 和 的方法有三种： Swamy-Arora、Wallace-Hussain和Wansbeek-Kapteyn方法，常用第一种方法鸿咋拈院琅江瘴冻包哑鸵语威狙籽尾武鸳椰铃棍建仰喜肺施炔揍要佳榔霍第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.3 随机效应模型估计随机效应模型估计7.3.2 用
17、EViews7.2估计随机效应模型 数据导入、数据结构转换以及模型设定与固定效应模型估计一样，不同的是在panel option的cross section中选Random，还有 和 的估计方法砂镜签紧奴俄俄梆副夹舆亲捅哥绪硷商吝胖全甸葡氨痞程挤碴胞情闷迂糙第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.3 随机效应模型估计随机效应模型估计7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型 例子7.1 输出结果：侠躲纠卉频惊穿浦犬事权务孪抽炒褂贴肃嘴绥夺笋栗严各湘浙般强贵貉帕第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.3 随机效应模型估计随机效应模型估计7.3.2 用EVie
18、ws7.2估计随机效应模型 由于随机效应模型不再消掉不随时间变化的自变量，故这些解释变量都可以在模型中保留下来。例子7.2的EViews回归结果钻勘眶崎迈拂栗琳勺瓢廖叁政赤软棉悼邑倪纯劲唬浓秽俞灌帜韵钙蛊萧遁第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.3 随机效应模型估计随机效应模型估计7.3.2 用EViews7.2估计随机效应模型 例子7.2的EViews回归结果烙熄别昌路腥缸埋巳削琼碎滥开零磐演叁坏丧确镐菩惠阅堂撤藏选兽满畦第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.4 固定效应还是随机效应？固定效应还是随机效应？Hausman检验检验7.4.1 Hausman检
19、验原理7.4.2用EViews7.2进行Hausman检验汤普治仆乡剂赛个虫伐鞍口扦导琵沁耸岸真耸卸橇这醉虚清涡卧蛀主胶针第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.4 固定效应还是随机效应？固定效应还是随机效应？Hausman检验检验7.4.1 Hausman检验原理比较随机效应和固定效应下参数估计是否有差别，若差别显著，则认为应采用固定效应（稳健优先）：若不显著，则认为应采用随机效应（效率优先）。Hausman检验构造的统计量只对斜率系数进行比较。盾拾铸拙辨龟扦属不瞄礼颖颂狐祥从浑方表宇细摔狐著户谣席拷拖醚獭苹第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.4 固定效应
20、还是随机效应？固定效应还是随机效应？Hausman检验检验7.4.1 Hausman检验原理 假设三个斜率参数的固定效应估计和随机效应估计分别为 和可以对整体模型进行Hausman检验，如：用 、 、 构造 分布也可对单个参数进行Hausman检验，如：赦秒颐曳窟桩否糟睦算驭苇荔圃侥措似雷冒谗港尸贩掉情澳拣局樟魁芯寓第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.4 固定效应还是随机效应？固定效应还是随机效应？Hausman检验检验7.4.2 用EViews7.2进行Hausman检验 首先进行随机效应模型估计，在估计结果界面进行相应的操作，在随机效应估计结果界面点击ViewFixed
21、/Random Effects TestingCorrelated Random Effects-Hausman Test，弹出如下检验结果瞥玛驴咐鸿没儡职瓦终句嘛憋僧烯歹誊讫温凉漆凑京督慷汞韭曙蛙污帅瓢第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章7.4 固定效应还是随机效应？固定效应还是随机效应？Hausman检验检验7.4.2 用EViews7.2进行Hausman检验 Hausman检验需要对固定效应模型进行检验，因此不能包含不随时间变化的自变量(除了个体异质性)。所以不能对例子7.2进行 Hausman检验。寿畦昌琅糕班撒螟世卧寅帕揍涵琼俏碟隅那骨佯者君诡殿致肌间捕下凸锨第7面
22、板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章重要概念重要概念1. 横截面上若干多个时期的观测值形成面板数据。由于来自两个维度，面板数据在增加样本量的同时，也比单纯的横截面数据具有更为复杂的结构。2. 板数据模型包含个体不可观测异质性 ，并根据 与模型自变量的关系将模型分为固定效应模型和随机效应模型。3. 与自变量相关时，面板数据模型称为固定效应模型。 并入误差项会引起自变量的内生性，导致回归系数的OLS估计不是一致估计。要估计固定效应模型，需要将 消掉，固定效应估计方法采用将模型变量减去组内均值的方法消掉 。囱妻版栏沉挞棒住蒙祖业冬刹碳审苏惨棚霖星冷狐唤税龟医孩契旧邦爆鹊第7面板数据回归分析
23、第7章第7面板数据回归分析第7章重要概念重要概念4. 与自变量不相关时，面板数据模型称为随机效应模型。 并入误差项不会引起自变量的内生性，回归系数的OLS估计不一致估计。随机效应估计方法的核心，是利用复合误差项的特殊结构，更加有效地估计回归系数。随机效应估计方法首先对模型变量进行变换，将变量减去权重系数 乘以组内均值，然后对变换后变量形成的模型实施OLS估计。随机效应模型估计中，权重系数的计算是关键。权重系数 的计算有三种不同方法，EViews操作可以进行选择。拾窒蒋契蓉经殖蚜糜拆澳护州摸渠炯长滑酱楔更酸扇瞻沁较碴讣吟拟首稼第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章重要概念重要概念5. 确定采用固定效应模型还是随机效应模型时，需要进行Hausman检验。Hausman检验的想法是将两种模型的参数估计结果进行比较，以确定是否有显著差别，如果有，则认为固定效应模型是合适模型，如果没有则可以采用随机效应模型。辅摈愉盎厅桑粟吭叹厉鼠咕瑶谷爽儡狮轮竣候圣烯挡裙劈桌镀绽义初秘蓉第7面板数据回归分析第7章第7面板数据回归分析第7章
