面板数据举例
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面板数据的处理
*横截面的异方差与序列的自相关性是运用面板数据模型时可能遇到的最为常见的问题,此时运用OLS可能会产生结果失真。 因此为了消除影响,
对我国东、中、西部地区的分析将采用不相关回归方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)来估计方程。
而对于全国范围内的估计来说,由于横截面个数大于时序个数,所以采用截面加权估计法(Cross SectionWeights, CSW) 。
*一般而言,面板数据可用固定效应(fixed effect) 和随机效应(random effect) 估计方法, 即如果选择固定效应模型,则利用虚拟变量最小二乘法(LSDV) 进行估计;
如果选择随机效应模型,则利用可行的广义最小二乘法(FGLS) 进行估计(Greene ,2000) 。它可以极大限度地利用面板数据的优点,尽量减少估计误差。
至于究竟是采用固定效应还是随机效应,则要看Hausman 检验的结果。
*单位根检验:
在进行时间序列的分析时。研究者为了避免伪回归问题。会通过单位根检验对数据平稳性进行判断。
但对于面板数据则较少关注。随着面板数据在经济领域应用,对面板数据单位根的检验也逐渐引起重视。面板数据单位根的检验主要有L
面板数据模型
一、我对几种面板数据模型的理解
1 混合效应模型 pooled model
就是所有的省份,都是相同,即同一个方程 ,截距项和斜率项都相同
yit=c+bxit+?it c 与b 都是常数
2 固定效应模型fixed-effect model 和随机效应模型random-effects model 就是所有省份,既有相同的部分,即斜率项都相同;也有不同的部分,即截距项不同。
2.1 固定效应模型 fixed-effect model
yit=ai+bxit+?it cov(ci,xit)≠0
固定效应方程隐含着跨组差异可以用常数项的不同刻画。每个ai都被视为未知的待估参数。xit中任何不随时间推移而变化的变量都会模拟因个体而已的常数项
2.2 随机效应模型 random-effects model
yit=a+ui+bxit+?it cov(a+ui,xit)=0
A是一个常数项,是不可观察差异性的均值,ui为第i个观察的随机差异性,不随时间变化。
3 变系数模型Variable Coefficient Models(变系数也分固定效应和随机效应) 每一个组,都采用一个方程
横截面数据、时间序列数据、面板数据
横截面数据、时间序列数据、面板数据
横截面数据:(时间固定)
横截面数据是在同一时间,不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据是按照统计单位排列的。因此,横截面数据不要求统计对象及其范围相同,但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。 如:
时间序列数据:(横坐标为t,纵坐标为y)
在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。 如:
面板数据:(横坐标为t,斜坐标为y,纵坐标为z)
是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。其有时间序列和截面两个维度,当这类数据按两个维度排列时,是排在一个平面上,与只有一个维度的数据排
在一条线上有着明显的不同,整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。 举例:
如:城市名:北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8(单位亿元)。这就是截面数据,在一个时间点处切开,看各个城市的不同就是截面数据。 如:2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12(单位亿元)。这就是时间序列,选一个城市,看各个样本时间点
横截面数据、时间序列数据、面板数据
横截面数据、时间序列数据、面板数据
横截面数据:(时间固定)
横截面数据是在同一时间,不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据是按照统计单位排列的。因此,横截面数据不要求统计对象及其范围相同,但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。 如:
时间序列数据:(横坐标为t,纵坐标为y)
在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。 如:
面板数据:(横坐标为t,斜坐标为y,纵坐标为z)
是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。其有时间序列和截面两个维度,当这类数据按两个维度排列时,是排在一个平面上,与只有一个维度的数据排
在一条线上有着明显的不同,整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。 举例:
如:城市名:北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8(单位亿元)。这就是截面数据,在一个时间点处切开,看各个城市的不同就是截面数据。 如:2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12(单位亿元)。这就是时间序列,选一个城市,看各个样本时间点
面板数据的计量方法
面板数据的计量方法
1.什么是面板数据? 面板数据(panel data)也称时间序列截面数据(time series and cross section data)或混合数据(pool data)。面板数据是截面数据与时间序列综合起来的一种数据资源,是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。
如:城市名:北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8(单位亿元)。这就是截面数据,在一个时间点处切开,看各个城市的不同就是截面数据。 如:2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12(单位亿元)。这就是时间序列,选一个城市,看各个样本时间点的不同就是时间序列。
如:2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为: 北京市分别为8、9、10、11、12; 上海市分别为9、10、11、12、13; 天津市分别为5、6、7、8、9;
重庆市分别为7、8、9、10、11(单位亿元)。 这就是面板数据。
2.面板数据的计量方法
利用面板数据建立模型的好处是:(1)由于观测值的增多,可以增加估计量的抽样精度。(2)对于固定效应模型能得到参数的一致估计量,甚至有效估计量
面板数据模型实例分析
1.已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费(cp,不变价格)和人均收入(ip,不变价格)居民,利用数据(1)建立面板
数据(panel data)工作文件;(2)定义序列名并输入数据;(3)估计选择面板模型;(4)面板单位根检验。
年人均消费(consume)和人均收入(income)数据以及消费者价格指数(p)分别见表9.1,9.2和9.3。
表9.1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费(元)数据人均消费1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
CONSUMEAH 3607.43 3693.55 3777.41 3901.81 4232.98 4517.65 4736.52
CONSUMEBJ 5729.52 6531.81 6970.83 7498.48 8493.49 8922.72 10284.6
CONSUMEFJ 4248.47 4935.95 5181.45 5266.69 5638.74 6015.11 6631.68
CONSUMEHB 3424.35 4003.71 3834.43 4026.3 4348.47 4479.75 506
动态面板数据分析步骤详解
动态面板数据分析算法
1. 面板数据简介
面板数据(Panel Data, Longitudinal Data ),也称为时间序列截面数据、混合数据,是指同一截面单元数据集上以不同时间段的重复观测值,是同时具有时间和截面空间两个维度的数据集合,它可以被看作是横截面数据按时间维度堆积而成。自20世纪60年代以来,计量经济学家开始关注面板数据以来,特别是近20年,随着计量经济学理论,统计方法及计量分析软件的发展,面板数据计量经济分析已经成为计量经济学研究最重要的分支之一。
面板数据越来越多地被应用到计量模型的研究中,其在实证分析中的优点是明显的:相对于只具有一个时点的横截面数据模型,面板数据包含了更多时间维度的数据,从而可以利用更多的信息来分析所研究问题的动态关系;而时间序列模型,其数据往往是由个体数据加总产生的,在实际计量分析中,在研究其动态调整行为时,由于个体差异被忽略,其估计结果有可能是有偏的,而面板数据模型能够通过截距项,捕捉到数据的动态调整过程中的个体差异,有效地减少了由于数据加总所产生的偏误;同时,面板数据同时具有时间和截面空间的两个维度,从而分享了横截面数据和时间序列数据的优点,另外,由于具有更多的观察值,其推断的可靠性也有所增加。
EVIEWS用面板数据模型预测
第8讲 用面板数据模型预测
1.面板数据定义
时间序列数据或截面数据都是一维数据。时间序列数据是变量按时间得到的数据;截面数据是变量在固定时点的一组数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。面板数据也可以定义为相同截面上的个体在不同时点的重复观测数据或者称为纵向变量序列(个体)的多次测量。所以,面板数据(panel data)也称时间序列截面数据(time series and cross section data)或混合数据(pool data)。
面板数据示意图见图1。面板数据从横截面(cross section)看,是由若干个体(entity, unit, individual)在某一时点构成的截面观测值,从纵剖面(longitudinal section)看每个个体都是一个时间序列。
图1 N=15,T=50的面板数据示意图
图2是1978~2005年中国各省级地区消费性支出占可支配收入比率序列图。
图2 1978-2005年中国各省级地区消费性支出占可支配收入比率序列图(价格平减过)
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面板数据用双下标变量表示。例如
yi t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T
i对应面板数据中
课题 - 动态面板数据与Eviews操作
动态面板数据与Eviews操作
一、数据输入
1、创建工作文档。如下图操作,在” workfile create”文本框的“workfile structure type”选择“balanced panel”,”panel specification”的”start date”和”end date”输入数据的起止期间,”wf”输入工作文档的名称,点击” OK” 即跳出新建的工作文档a界面。
2、创建新对象。操作如下图。在”new object”文本框的”type of object”选择”pool”,”name for object ”输入新对象的名称。创建成功后的界面如下面第3张图所示。
-
3、输入数据。双击”workfile”界面的
,跳出”pool”界面,输入个体。一般输入方式为
键,在跳出
如下:若上海输入_sh,北京输入_bj,…。个体输入完成后,点击该界面的
的”series list”输入变量名称,注意变量后要加问号。格式如下:y? x?。点击”OK”后,跳出数据输入界面,如下面第4张图所示。在这个界面上点击
键,即可以输入或者从
EXCEL处复制数据。
在输入数据后,记得保存数据。保存操作如下:
在跳出的“workfile save”文
STATA面板数据模型操作命令
STATA 面板数据模型估计命令一览表
一、静态面板数据的STATA处理命令
(一)数据处理
输入数据
●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式 ●xtdes 该命令是了解面板数据结构
●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计(统计分析) ●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量 gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量 gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量 gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量
(二)模型的筛选和检验
●1、检验个体效应(混合效应还是固定效应)(原假设:使用OLS混合模型) ●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe
对于固定效应模型而言,回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000,检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。
●2、