横截面大数据、时间序列大数据、面板大数据
面板数据模型

面板数据模型引言概述:面板数据模型是一种经济学和统计学领域常用的数据分析方法,它能够有效地处理时间序列和横截面数据的结合。
本文将介绍面板数据模型的概念、应用领域以及其在实证研究中的优势。
一、概述面板数据模型1.1 面板数据模型的定义面板数据模型是一种将时间序列和横截面数据结合起来的统计模型。
它包含了多个个体(cross-section)在多个时间点(time period)上的观测数据。
面板数据模型可以分为固定效应模型和随机效应模型两种类型。
1.2 面板数据模型的应用领域面板数据模型广泛应用于经济学、金融学、社会科学等领域的实证研究中。
它可以用于分析个体间的差异、时间变化以及两者之间的相互作用。
面板数据模型可以匡助研究者更准确地捕捉数据的动态特征,从而提高研究的可信度和准确性。
1.3 面板数据模型的优势面板数据模型相比于传统的时间序列或者横截面数据模型具有以下优势:(1)更多的信息:面板数据模型结合了时间序列和横截面数据,可以提供更多的信息,从而增加了研究的可靠性。
(2)更强的效率:面板数据模型可以利用个体间和时间间的差异,提高模型的效率和准确性。
(3)更广泛的应用:面板数据模型可以适合于各种数据类型,包括面板数据、平衡面板数据和非平衡面板数据等。
二、固定效应模型2.1 固定效应模型的基本原理固定效应模型假设个体间存在不可观测的个体固定效应,即个体特征对因变量的影响在模型中是固定的。
通过控制个体固定效应,固定效应模型可以更准确地估计其他变量对因变量的影响。
2.2 固定效应模型的估计方法固定效应模型的估计方法包括最小二乘法(OLS)和差分法(Difference-in-Differences)。
最小二乘法可以通过控制个体固定效应来估计其他变量的系数。
差分法则通过个体间的差异来估计因果效应。
2.3 固定效应模型的应用案例固定效应模型可以应用于许多实证研究中,例如研究个体间的收入差距、教育对收入的影响等。
经济学实证研究方法对比

经济学实证研究方法对比实证研究方法在经济学领域中扮演着至关重要的角色。
实证研究通过收集、整理和分析实际数据,以验证或推翻经济理论和假设。
然而,不同的实证研究方法可能会在数据收集、分析和解释等方面存在差异。
本文将对比两种常见的实证研究方法,即横截面研究和时间序列研究,并探讨它们的异同以及适用领域。
一、横截面研究方法横截面研究方法是研究同一时间点上不同个体或单位的现象和关系。
它通过获取横截面数据,即不同个体在同一时间点上的数据,来揭示变量之间的关系。
横截面研究常用的统计方法包括回归分析、相关分析等。
横截面研究方法的优势之一是数据获取相对容易,且成本较低。
另外,由于其关注同一时间点上的个体差异,可以更好地捕捉到某一特定时刻的状态和关系。
比如,在研究不同企业的销售额和广告投入之间的关系时,可以通过横截面研究方法获得准确的结果。
然而,横截面研究方法也存在一些局限性。
首先,它无法观察到随时间推移发生的变化,只能提供一个静态的瞬间图像。
其次,横截面研究缺乏对时间相关性和因果关系的分析,无法确定变量之间的因果关系。
最后,由于数据仅来自一个时间点,可能无法准确反映长期趋势和动态变化。
二、时间序列研究方法时间序列研究方法是研究同一变量随时间变化的规律和关系。
它通过获取一段时间内同一变量的观测值,来揭示变量随时间变化的特征。
时间序列研究常用的统计方法包括趋势分析、季节性分析、灰色预测等。
时间序列研究方法的优势之一是能够观察和分析变量随时间推移的变化趋势。
对于经济学领域的短期预测和长期趋势分析,时间序列研究方法具有重要意义。
例如,通过时间序列数据的分析,可以揭示出宏观经济指标的周期性波动和长期趋势。
然而,时间序列研究方法也存在一些局限性。
首先,时间序列数据可能受到季节性和周期性等外在因素的影响,需要进行合适的调整和纠正。
其次,时间序列研究通常需要较长的时间跨度,以获取充分的数据样本。
最后,时间序列数据的解释和预测存在一定的不确定性,需要结合其他经济理论或外部因素进行分析和判断。
计量经济学知识分享

计量经济学知识分享
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础,运用数学、统计学方法与电脑技术,以建立经济计量模型为主要手段,定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。
以下是一些计量经济学的基本知识分享:
1. 变量:计量经济学中常用的变量包括因变量和自变量。
因变量是我们想要解释或预测的变量,而自变量是用来解释因变量的因素。
2. 数据类型:计量经济学中使用的数据类型包括横截面数据、时间序列数据和面板数据。
横截面数据是在同一时间点上收集的不同个体的数据,时间序列数据是在不同时间点上收集的同一个体的数据,面板数据则是在不同时间点上收集的不同个体的数据。
3. 模型建立:计量经济学中常用的模型包括简单线性回归模型、多元线性回归模型、非线性回归模型等。
模型建立的过程包括选择变量、选择模型形式、估计模型参数等。
4. 模型估计:计量经济学中常用的模型估计方法包括最小二乘法、最大似然估计法等。
这些方法用于估计模型中的参数,以使模型能够最好地拟合数据。
5. 模型检验:计量经济学中常用的模型检验方法包括拟合优度检验、假设检验、平稳性检验等。
这些方法用于检验模型的合理性和可靠性。
6. 预测和推断:计量经济学可以用于预测和推断经济变量的未来值。
通过建立合适的模型并使用历史数据进行估计,可以预测未来的经济趋势和变化。
计量经济学与数据分析作业指导书

计量经济学与数据分析作业指导书第1章导论 (3)1.1 计量经济学与数据分析概述 (3)1.2 数据类型与来源 (3)1.3 计量经济学模型及其应用 (4)第2章数据的描述性统计分析 (4)2.1 数据的基本特征 (4)2.2 数据可视化 (4)2.3 数据分布特征 (5)2.4 数据质量检验 (5)第3章线性回归模型 (5)3.1 一元线性回归模型 (5)3.2 多元线性回归模型 (6)3.3 参数估计与假设检验 (6)3.4 模型诊断与改进 (6)第4章非线性回归模型 (6)4.1 二次回归模型 (6)4.1.1 二次回归模型的构建 (6)4.1.2 二次回归模型的参数估计 (6)4.1.3 二次回归模型的假设检验 (6)4.1.4 二次回归模型的应用实例 (6)4.2 指数回归模型 (6)4.2.1 指数回归模型的构建 (7)4.2.2 指数回归模型的参数估计 (7)4.2.3 指数回归模型的假设检验 (7)4.2.4 指数回归模型的应用实例 (7)4.3 对数回归模型 (7)4.3.1 对数回归模型的构建 (7)4.3.2 对数回归模型的参数估计 (7)4.3.3 对数回归模型的假设检验 (7)4.3.4 对数回归模型的应用实例 (7)4.4 模型选择与比较 (7)4.4.1 模型选择的原则 (7)4.4.2 模型比较的方法 (7)4.4.3 常用模型选择与比较指标 (7)4.4.4 实际案例中的模型选择与比较 (7)第5章多变量回归模型 (7)5.1 联立方程模型 (7)5.1.1 模型设定与识别 (7)5.1.2 参数估计方法 (7)5.1.3 模型检验与诊断 (7)5.2 面板数据模型 (8)5.2.2 参数估计方法 (8)5.2.3 面板数据模型的应用 (8)5.3 工具变量法 (8)5.3.1 工具变量法的原理 (8)5.3.2 工具变量法的估计方法 (8)5.3.3 工具变量法的应用 (8)5.4 稳健回归方法 (8)5.4.1 稳健回归的必要性 (8)5.4.2 稳健回归方法介绍 (8)5.4.3 稳健回归方法的应用 (8)第6章时间序列分析 (9)6.1 时间序列的基本概念 (9)6.2 自相关与偏自相关分析 (9)6.3 时间序列平稳性检验 (9)6.4 时间序列模型建立与预测 (9)6.4.1 AR模型 (9)6.4.2 MA模型 (9)6.4.3 ARMA模型 (9)6.4.4 ARIMA模型 (9)第7章生存分析 (10)7.1 生存数据及其特点 (10)7.2 生存函数与风险函数 (10)7.3 寿命表与累积风险函数 (10)7.4 Cox比例风险模型 (11)第8章主成分分析 (11)8.1 主成分分析基本原理 (11)8.2 主成分提取与载荷分析 (11)8.3 主成分得分与综合评价 (12)8.4 主成分回归模型 (12)第9章聚类分析 (13)9.1 聚类分析基本概念 (13)9.2 层次聚类法 (13)9.3 K均值聚类法 (13)9.4 密度聚类法 (13)第10章计量经济学应用实例 (14)10.1 财政支出与经济增长关系研究 (14)10.1.1 研究背景 (14)10.1.2 数据与模型 (14)10.1.3 实证分析 (14)10.1.4 结果讨论 (14)10.2 产业结构与就业关系研究 (14)10.2.1 研究背景 (14)10.2.2 数据与模型 (15)10.2.4 结果讨论 (15)10.3 污染物排放与经济增长关系研究 (15)10.3.1 研究背景 (15)10.3.2 数据与模型 (15)10.3.3 实证分析 (15)10.3.4 结果讨论 (15)10.4 教育投入与人力资本关系研究 (15)10.4.1 研究背景 (15)10.4.2 数据与模型 (15)10.4.3 实证分析 (16)10.4.4 结果讨论 (16)第1章导论1.1 计量经济学与数据分析概述计量经济学作为一门应用经济学分支,主要研究如何运用统计学、数学和经济学原理对经济现象进行定量分析。
面板数据分析

面板数据分析面板数据分析是一种常见的经济学和社会科学研究方法,用于研究在一定时间内观察到的个体或单位的变化。
面板数据可以提供比横截面数据或时间序列数据更多的信息,因为它同时考虑了个体之间的差异和时间的变化。
面板数据通常由两个维度构成:个体维度和时间维度。
个体维度可以是个人、家庭、企业、国家等,而时间维度可以是天、月、年等。
面板数据的独特之处在于可以观察到个体内部的变化和个体之间的差异,这为研究人员提供了更准确的分析和推断能力。
面板数据分析可以用于多种目的,例如,研究个体间的经济行为、评估政策措施的效果、预测未来发展趋势等。
它可以帮助研究人员更好地理解经济和社会现象,并为政策制定者提供有力的决策依据。
具体而言,面板数据分析可以包括以下几个步骤:1. 数据准备:收集和整理面板数据。
这包括选择适当的个体和时间维度,并确保数据的质量和完整性。
在进行面板数据分析之前,还需要对数据进行清洗和处理,以确保数据的可靠性和可用性。
2. 描述性统计:对面板数据进行基本的描述性统计分析,如均值、标准差和相关性等。
这有助于了解数据的总体特征和个体之间的关系。
3. 面板数据模型建立:建立适当的面板数据模型来解释个体和时间维度的变化。
常用的面板数据模型包括固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型等。
选择适当的模型是关键,需要根据具体研究问题和数据特征来确定。
4. 参数估计和推断:利用面板数据模型进行参数估计和推断,以获得对个体和时间变化的准确描述。
这可以通过最大似然估计、广义矩估计等统计方法来实现。
5. 模型诊断和策略分析:对建立的面板数据模型进行诊断检验,评估模型的拟合度和稳健性。
然后,可以利用模型的结果进行策略分析和政策评估,以指导实际决策和干预措施。
面板数据分析在实证经济学、社会科学和市场研究等领域具有广泛的应用。
它可以应用于各种问题和场景,例如研究教育投资对学生表现的影响、评估医疗政策对健康结果的影响、分析企业之间的竞争关系等。
计量经济实证分析

计量经济实证分析引言计量经济学是通过使用统计方法和经济理论来进行实证分析的一门学科。
它的目的是通过收集和分析数据来评估经济理论和政策的效果。
计量经济实证分析是在理论和实践之间建立桥梁的重要工具。
本文将介绍计量经济实证分析的基本原理和常用方法。
数据收集在进行计量经济实证分析之前,首先需要收集与研究问题相关的数据。
数据的选择和获取是非常关键的,因为数据的质量和可靠性会直接影响到研究结果的可信度。
数据类型数据可以分为横截面数据、时间序列数据和面板数据三种类型。
•横截面数据:横截面数据是在某一时间点上收集的各个个体的数据,例如针对不同家庭的收入数据。
这种数据可以用来研究不同个体间的差异和关系。
•时间序列数据:时间序列数据是在一段时间内收集的单个个体的数据,例如某个国家的 GDP 数据。
这种数据可以用来研究随时间变化的经济现象和趋势。
•面板数据:面板数据是横截面数据和时间序列数据的结合,即在不同时间点上收集的多个个体的数据。
这种数据可以用来研究个体间的差异和随时间的变化。
数据来源数据可以从各种不同的来源获取,包括政府统计局、调查问卷、企业财务报表等。
在选择数据来源时,需要考虑数据的可靠性、完整性和适用性。
在进行计量经济实证分析之前,通常需要对数据进行一定的预处理和清洗。
缺失值处理数据中常常存在缺失值,这会对分析结果产生影响。
处理缺失值的方法包括删除缺失值的观测、插补缺失值和将缺失值视为一个单独的类别。
异常值处理异常值是指与其他观测值明显不同的值。
处理异常值的方法包括删除异常值的观测、替换异常值和将异常值视为一个单独的类别。
数据转换在一些情况下,需要对数据进行转换以满足实证分析的要求。
常见的数据转换包括对数转换、差分转换和标准化转换。
在进行计量经济实证分析时,需要建立合适的经济模型来描述经济现象和研究问题。
统计模型统计模型是对经济现象进行建模的数学表示。
在计量经济学中,常用的统计模型包括线性回归模型、时间序列模型和面板数据模型。
横截面大数据、时间序列大数据、面板大数据

横截面数据、时间序列数据、面板数据横裁面数据:(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:涨幅%-2.72 -1.00 -1.44 -0.98 -1.33 -2.92 -0.56 -1.18 -L94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。
行场粉车贸粉场粉际称银机股汽国股机股国名发云钢风国创海钢能浦6■武东中首上包华如如: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。
城2000200120022003北京1453上海2436重庆2135天津4531关于面板数据的统计分析在写论文时经常碰见一些即是时间序列又是截面的数据,比如分析1999-2010的公司盈余管理影响因素,而影响盈余管理的因素有6个,那么会形成如下图的数据公司1公司2公司100因素1因素6盈余管理程度因素1因素6盈余管理程度因素1因素6盈余管理程度1999 20002010如上图所示的数据即为面板数据。
计量经济学_江西财经大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

计量经济学_江西财经大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.最小二乘法只有在模型满足古典假定之下才能使用。
参考答案:错误2.对于数据的操作,可以用画图以直观表述,在Eviews软件中SCAT命令是描绘趋势图。
参考答案:错误3.如果存在异方差,通常使用的t检验和F检验是无效的。
()参考答案:正确4.在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。
参考答案:正确5.在多元线性回归模型的基本假定中,随机误差项满足F分布。
参考答案:错误6.在一定程度上表征多元线性回归模型整体拟合优度的指标是哪些?参考答案:AIC_SC_调整可决系数7.多元线性回归模型的基本检验包括哪些?参考答案:预测检验:给定解释变量,被解释变量的观测值,与被解释变量的真实值进行对比_经济学含义检验:系数正负是否符合经济逻辑以及经济现实_方程整体检验:可决系数、调整可决系数、F检验_单参数检验:系数T检验8.估计多元线性回归参数的方法有()参考答案:普通最小二乘估计OLS_矩估计GMM_最大似然估计9.运用F统计量检验约束回归,下列不正确的说法是参考答案:可以检查一个多元线性回归方程是否有经济意义_可以检查一个解释变量的作用是否显著_可以判断一个回归参数是否足够大10.多元线性回归模型中某个解释变量系数的含义是其他解释变量保持不变,该解释变量变化1个单位,被解释变量的条件均值变化的数量。
参考答案:正确11.在做回归估计之前残差序列中没有残差具体数值。
参考答案:正确12.散点图和趋势图的区别在于画散点图可以知道解释变量和被解释变量是否存在线性关系,趋势图可以知道解释变量与被解释变量是否是同增长。
参考答案:正确13.Ŷ0是条件均值E(Y|X=X0)或个值Y0的一个无偏估计,可以通过分析期望来确定。
参考答案:正确14.拟合优度检验是指对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验。
参考答案:正确15.可以通过散点图来确定模型的形式。
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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。
关于面板数据的统计分析
启动Stata11.0,Stata界面有4个组成部分,Review(在左上角)、Variables (左下角)、输出窗口(在右上角)、Command(右下角)。
首先定义变量,可以输入命令,也可以通过点击Data----Create new Variable or change variable。
特别注意,这里要定义的变量除了因素1、因素2、……因素6、盈余管理影响程度等,还要定义年份和公司名称两个变量,这两个变量的数据类型(Type)最好设置为int(整型),公司名称不要使用中文名称或者字母等,用数字代替。
定义好变量之后可以输入数据了。
数据可以直接导入(File-Import),也可以手工录入或者复制粘贴(Data-Data Edit(Browse)),手工录入数据和在excel中的操作一样。
以上面说的为例,定义变量 year、 company、 factor1、 factor2、 factor3、factor4、 factor5、 factor6、 DA。
变量company 和year分别为截面变量和时间变量。
显然,通过这两个变量我们可以非常清楚地确定panel data 的数据存储格式。
因此,在使用STATA 估计模型之前,我们必须告诉它截面变量和时间变量分别是什么,所用的命令为tsset,命令为:
tsset company year
输出窗口将输出相应结果。
由于面板数据本身兼具截面数据和时间序列二者的特性,所以对时间序列进行操作
的运算同样可以应用到面板数据身上。
这一点在处理某些数据时显得非常方便。
如,
对于上述数据,我们想产生一个新的变量Lag _factor1 ,也就是factor1 的一阶滞后,那么我们可以采用如下命令:
gen Lag_factor1=L.factor1
统计描述:
在正式进行模型的估计之前,我们必须对样本的基本分布特性有一个总体的了解。
对
于面板数据而言,我们至少要知道我们的数据中有多少个截面(个体) ,每个截面上有
多少个观察期间,整个数据结构是平行的还是非平行的。
进一步地,我们还要知道主
要变量的样本均值、标准差、最大值、最小值等情况。
这些都可以通过以下三个命令
来完成: xtdes 命令用于初步了解数据的大体分布状况,我们可以知道数据中含有多
少个截面,最大和最小的时间跨度是多少。
在某些要求使用平行面板数据的情况下,
我们可以采用该命令来诊断处理后的数据是否为平行数据。
Xtsum用来查询对组内、
组间、整体计算各个变量的基本统计量(如均值、方差等)。
为了方便,以下的举例
都只用factor1,factor2两个自变量。
xtdes DA factor1 facto2
xtsum DA factor1 facto2
模型回归。
常用的处理面板数据的模型有混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型。
各个模型的区别请上网查查。
下面说说各个模型的命令:
混合OLS模型输入命令:
regress DA factor1 facto2
固定效应模型输入命令:
xtreg DA factor1 factor , fe
随机效应模型输入命令:
xtreg DA factor1 factor , re
模型的选择及检验
固定效应模型要检验个体效应的显著性,这可以通过固定效应模型回归结果的最后
一行的F统计量看出,F越大越好,可以得出固定效应模型优于混合OLS模型的结论。
随机效应模型要检验随机效应是否显著,要输入命令:
xttest0
如果检验得到的p值为0,则随机效应显著,随机效应模型也优于固定效应模型。
至
于固定效应模型与随机效应模型选哪一个,则要通过hausman检验来得出。
Hausman检验
Hausman检验的原假设是固定效应模型优于随机效应模型,如果hausman检验的p值为0,则接受原假设,使用固定效应模型。
相关命令:
qui xtreg DA factor1 factor2 ,fe
est store fe
qui xtreg DA factor1 factor2 ,re
est store re
hausman fe
检验序列相关
固定效应模型使用xtserial命令,随机效应模型使用xttest1命令:
qui xtreg DA factor1 factor2 ,re
xttest1…………对于随机效应模型
xtserial DA factor1 factor2
如果没有xtserial命令即输入上面的命令后弹出no command,则输入findit xtserial.ado可以自动搜索到进行安装。
检验截面相关性及截面异方差性
由于面板数据都是针对国家或公司的,因此截面间往往会存在相关性,我们可以利用xttest2 命令来检验固定效应模型中截面间的相关性是否显著。
qui xtreg DA factor1 factor2 ,fe xttest2
检验截面异方差性输入命令
Xttest3。