面板数据模型课件

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1、面板数据模型1PPT学习交流2PPT学习交流3PPT学习交流4PPT学习交流图图图图6 6 图图图图7 75PPT学习交流FileFile：panel02cpanel02c用原变量建模还是用对数变量建模用原变量建模还是用对数变量建模?6PPT学习交流图8图97PPT学习交流(1)建立年度频率文件面板数据EVIEWS输入8PPT学习交流（2）建立合成数据库（pool）对象在打开工作文件窗口的基础上，点击主功能菜单中的Objects键，选NewObject功能，从而打开NewObject（新对象）选择窗9PPT学习交流在TypeofObject选择区选择Pool（混合数据库），在NameofObj

2、ect选择区命名CS（初始显示为Untitled），点击OK，从而打开Pool对象说明窗口。在窗口中输入15个地区标识AH（安徽）、BJ（北京）、ZJ（浙江）。10PPT学习交流（3）定义序列名并输入数据）定义序列名并输入数据 在新建立的Pool（混合数据）窗口的工具栏中点击Sheet键，从而打开Series List（列出序列名）窗口，定义时间序列变量CP?和IP?，如下图。点击OK键，从而打开Pool（混合数据库）窗口，输入数据，输入完成后的情形见图。图11.3.3 序列列表对话框 11PPT学习交流图 序列的堆栈形式数据表 12PPT学习交流13PPT学习交流14PPT学习交流15PPT

3、学习交流16PPT学习交流17PPT学习交流18PPT学习交流19PPT学习交流从结果看，北京、上海、浙江是自发消费（消费函数截距）最大的3个地区。20PPT学习交流21PPT学习交流22PPT学习交流23PPT学习交流24PPT学习交流25PPT学习交流26PPT学习交流27PPT学习交流28PPT学习交流3.3.面板数据模型估计方法面板数据模型估计方法混合最小二乘混合最小二乘（Pooled OLS）估计估计 （适用于混合模型）（适用于混合模型）平均数平均数（between）OLS估计估计 （适用于混合模型和个体随机效应模型）（适用于混合模型和个体随机效应模型）离差变换离差变换（within

4、）OLS估计估计 （适用于个体固定效应回归模型）（适用于个体固定效应回归模型）一阶差分一阶差分（first difference）OLS估计估计 （适用于个体固定效应模型）（适用于个体固定效应模型）可行可行GLS（feasible GLS）估计估计 （适用于随机效应模型）（适用于随机效应模型）29PPT学习交流30PPT学习交流31PPT学习交流32PPT学习交流方差分析方差分析33PPT学习交流34PPT学习交流35PPT学习交流36PPT学习交流37PPT学习交流38PPT学习交流39PPT学习交流40PPT学习交流41PPT学习交流混合模型与个体固定效应模型比较，应该建立个体固定效应模型

5、。混合模型与个体固定效应模型比较，应该建立个体固定效应模型。42PPT学习交流 4 4面板数据模型检验与设定方法面板数据模型检验与设定方法 4.4 Hausman检验检验原假设与备择假设是原假设与备择假设是H0:个体效应与回归变量无关（个体随机效应回归模型）个体效应与回归变量无关（个体随机效应回归模型）H1:个体效应与回归变量相关（个体固定效应回归模型）个体效应与回归变量相关（个体固定效应回归模型）43PPT学习交流个体随机效应模型与个体固定效应模型比较，应该建立个体固定效应模型。个体随机效应模型与个体固定效应模型比较，应该建立个体固定效应模型。44PPT学习交流6面板数据的单位根检验面板数据

6、的单位根检验 45PPT学习交流46PPT学习交流47PPT学习交流LLC检验是左单端检验检验是左单端检验，因为，因为LLC=4.28-1.65，所以存在单位根。，所以存在单位根。6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 48PPT学习交流6.3 IPS（Im-Pesaran-Shin）检验（）检验（1997,2002）（适用于不同根（适用于不同根（common root）情形）情形）IPS检验是左单端检验检验是左单端检验，因为，因为IPS=5.15-1.65，所以存在单位根。，所以存在单位根。6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 49PPT学习交流6.4 MW（Maddala-Wu）

7、检验（）检验（1997），又称），又称Fisher-ADF检验。（适用于不同根情形）检验。（适用于不同根情形）IPS检验和检验和LL检验的缺陷是只适用于平衡面板数据，为解决此问题，检验的缺陷是只适用于平衡面板数据，为解决此问题，Maddala-Wu（1997）提出了组合）提出了组合pi值检验。其中值检验。其中pi表示表示ADF检验的显著性水平。检验的显著性水平。6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 50PPT学习交流51PPT学习交流7面板数据模型的协整检验面板数据模型的协整检验52PPT学习交流1.Pedroni检验包括4个统计量，7个检验方法其中5个检验拒绝原假设（无协整关系）53PPT学习交流7面板面板数据模型数据模型的协整检验的协整检验54PPT学习交流面板数据输入第二类方法建立面板数据类文件55PPT学习交流56PPT学习交流57PPT学习交流面板数据型工作文件（面板数据型工作文件（面板数据型工作文件（面板数据型工作文件（panelpanelpanelpanel）的估计窗口）的估计窗口）的估计窗口）的估计窗口58PPT学习交流此课件下载可自行编辑修改，供参考！感谢您的支持，我们努力做得更好！59PPT学习交流