空间面板数据模型选择

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

MATLAB 空间面板数据模型操作简介

MATLAB 安装： 在民主湖资源站上下载 MA TLAB 2009a ，或者 2010a ，按照其中的安装说明 安装 MATLAB 。（ MATLAB 较大，占用内存较大，安装的话可能也要花费一定的时间）

一、数据布局

首先我们说一下 MA TLAB 处理空间面板数据时，数据文件是怎么布局的，熟悉 eviews 的同学 可能知道， eviews 中面板数据布局是：一个省份所有年份的数据作为一个单元（纵截面：一个时间 序列），然后再排放另一个省份所有年份的数据，依次将所有省份的数据排放完，如下图，红框中 “1-94”“1-95” “1-96” “ 1-97”中， 1是省份的代号， 94,95,96,97 表示年份， eviews 是将每个省 份的数据放在一起，再将所有省份堆放在一起。

与 eviews 不同， MATLAB 处理空间面板数据时，面板数据的布局是（在 excel 中说明）：

先排

放一个横截面上的数据（即某年所有省份的数据） ，再将不同年份的横截面按时间顺序堆放在一起。 如图：

这里需要说明的是， MA TLAB 中省份的序号需要与空间权重矩阵中省份一一对应，我们一般就采用《中国统计年鉴》分地区数据中省

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

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)

136

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

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、

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、

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、

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

y???xitiit???it 固定效应模型

y?xitit???it

itit?????it 随机效应模型

（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

面板数据模型的分析

第一节 面板数据模型简介 第二节 固定效应模型及其估计方法 第三节 随机效应模型及其估计方法 第四节 模型设定的检验 第五节 面板数据模型应用实例 第六节 面板数据模型扩展Ⅰ：HausmanTalor模型

第一节 面板数据模型简介

一、面板数据和模型概述

在经济学研究和实际应用中，我们经常需要同 时分析和比较横截面观察值和时间序列观察值结合 起来的数据，即：数据集中的变量同时含有横截面 和时间序列的信息。这种数据被称为面板数据 (panel data)，它与我们以前分析过的纯粹的横截面 数据和时间序列数据有着不同的特点。简单地讲， 面板数据因同时含有时间序列数据和截面数据，所 以其统计性质既带有时间序列的性质，又包含一定 的横截面特点。因而，以往采用的计量模型和估计 方法就需要有所调整。

例 1 表 1 中展示的数据就是一个面板数据的例子。 表 1 华东地区各省市 GDP 历史数据 1995 1996 1997 1998 2462.57 2902.20 3360.21 3688.20 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 5155.25 3524.79 2003.66 2191.27 1244.04 6004.21 4146.06 2

第17章 动态面板数据模型

17.1 动态面板数据模型

前一章讨论具有固定效应和随机效应的线性静态面板数据模型，但由于经济个体行为的连续性、惯性和偏好等影响，经济行为是一个动态变化过程，这时需要用动态模型来研究经济关系。本章主要讨论动态面板数据模型的一般原理和估计方法，然后介绍了面板数据的单位根检验、协整分析和格朗杰因果检验的相关原理及操作。

17.1.1动态面板模型原理

考虑线性动态面板数据模型为

'Yit???jYit?j?Xit???i??it （17.1.1）

j?1p首先进行差分，消去个体效应得到方程为：

'?Yit???j?Yit?j??Xit????it （17.1.2）

j?1p可以用GMM对该方程进行估计。方程的有效的GMM估计是为每个时期设定不同数目的工具，这些时期设定的工具相当于一个给定时期不同数目的滞后因变量和预先决定的变量。这样，除了任何严格外生的变量，可以使用相当于滞后因变量和其他预先决定的变量作为时期设定的工具。例如，方程（17.1.2）中使用因变量的滞后值作为工具变量，假如在原方程中这个变化是独立同分布的，然后在t=3时，第一个时期观