高级计量经济学面板数据模型
面板数据模型 计量经济学 EVIEWS建模课件
⑶当使用一个Pool序列名时，EViews认为将 准备使用Pool序列中的所有序列。EViews会自动 循环查找所有截面识别名称，并用识别名称来替 代“？”。然后会按指令使用这些替代后的名称 了。Pool序列必须通过Pool对象来定义，因为如 果没有截面识别名称，占位符“？”就没有意义。
使用基本名和截面识别名称组合命名。截面 识别名称可以放在序列名中的任意位置，只要保 持一致即可。例如:GDP_JPN,GDP_USA,GDP_UK等; 其中“GDP”作为序列的基本名。
⑴通过View/Cross-Section Identifiers或选 择工具条的Define按钮，可以显示Pool中的截面成 员识别名称，并可以对其进行编辑。
⑵通过sheet按钮定义一组序列名, 序列名是 由基本名和所有截面识别名构成的。在Pool中的关 键是序列命名： 各序列名的命名规则可以使用基 本名和“？”占位符构成，其中“？”代表截面识 别名。如序列名为GDPJPN，GDPUSA，GDPUK，相应 的Pool序列命名时就要输入GDP?。如果序列名为 JPNGDP，USAGDP，UKGDP，则为 ?GDP。
⑴通过确定工作文件样本来指定堆积数据表中 要包含哪些时间序列观测值。
⑵打开Pool，选择View/Spreadsheet(stacked data)，EViews会要求输入序列名列表，可以输入 普 通 序 列 名 或 Pool 序 列 名 。 如 果 是 已 有 序 列 ， EViews 会 显 示 序 列 数 据 ； 如 果 这 个 序 列 不 存 在 ， EViews会使用已说明的Pool序列的截面成员识别名 称建立新序列或序列组。
⒉ 堆积数据 选择View/Spreadsheet(stacked data)， EViews会要求输入序列名列表。
高级计量经济学汉森中文版
高级计量经济学汉森中文版简介高级计量经济学是经济学中的一个重要分支，它研究经济现象与数据之间的关系，并利用统计学和数学的方法来建立经济模型和评估经济政策的效果。
汉森中文版是高级计量经济学领域的经典教材，它系统地介绍了计量经济学的基本概念、方法和应用。
优势1.深入探讨经济现象：高级计量经济学通过建立和估计经济模型，能够深入研究经济现象的本质。
汉森中文版提供了详细而全面的介绍，帮助读者理解经济模型的建立和实际应用。
2.精准的数据分析：计量经济学强调利用统计学方法和实证分析来验证经济理论。
汉森中文版介绍了计量经济学中常用的数据处理和分析技术，如回归分析、时间序列分析等，帮助读者进行准确而可靠的数据分析。
3.实践中的应用：高级计量经济学将经济理论与实证分析相结合，能够为政策制定者提供决策支持。
汉森中文版介绍了一系列实际案例和经济政策的评估方法，帮助读者将理论应用于实践。
4.国际标准教材：汉森中文版是高级计量经济学领域的经典教材，被广泛应用于全球各大高校和研究机构。
它的内容严谨、体系完整，符合国际标准，是学习计量经济学的不可或缺的参考书。
内容概览一、计量经济学基本概念1.1 经济计量学的定义和作用•经济计量学的定义•经济计量学的作用1.2 经济模型与计量模型•经济模型的基本概念•计量模型的建立和评估二、基本数据处理与描述统计2.1 数据的获取和整理•数据来源和获取方法•数据整理和清洗2.2 描述统计分析•中心趋势和离散程度的度量•分布特征和形状的描述•变量之间的相关性分析三、单方程计量经济模型3.1 简单线性回归模型•普通最小二乘法的原理和应用•回归系数的解释和显著性检验3.2 多元线性回归模型•多元线性回归模型的建立和估计•模型诊断和检验3.3 非线性回归模型•非线性回归模型的形式和应用•参数估计和模型诊断四、时间序列分析4.1 时间序列的基本概念和性质•时间序列数据的特点和分类•时间序列的平稳性和相关性4.2 自回归模型和移动平均模型•AR模型和MA模型的定义和应用•ARMA模型的建立和估计4.3 ARCH模型和GARCH模型•ARCH模型和GARCH模型的基本原理•条件异方差的建模和预测五、面板数据模型5.1 固定效应模型和随机效应模型•面板数据模型的基本概念和作用•固定效应模型和随机效应模型的建立和估计5.2 面板数据扩展模型•空间面板数据模型和时间面板数据模型•面板数据模型的拓展和应用六、计量经济学的实证研究6.1 经济政策的评估方法•再现性和因果性的区分•常见经济政策的评估方法6.2 实证研究设计和实施•实证研究的设计原则和步骤•实证研究的数据处理和结果解读结论高级计量经济学汉森中文版是一本系统、详细、全面且深入的教材，涵盖了计量经济学的基本概念、方法和应用。
高级计量经济学及应用陈强
高级计量经济学及应用陈强高级计量经济学及应用是一门涉及经济学和统计学知识的高级课程，旨在研究经济变量之间的关系和经济政策的影响。
本文将重点讨论高级计量经济学及应用的核心内容、研究方法、研究领域以及其在实际经济领域的应用。
高级计量经济学及应用的核心内容主要包括回归分析、面板数据模型、时间序列模型和计量经济计算等。
回归分析是计量经济学中最基本的方法之一，它可以用来研究变量之间的关系，并推断出因果关系。
面板数据模型是研究多个个体（如国家、企业、家庭等）在一段时间内的变化规律的方法，通过控制个体固定效应和时间固定效应，可以更准确地估计变量之间的关系。
时间序列模型是用来研究变量随着时间变化的模式和规律的方法，通过考虑时间相关性和趋势，可以更好地预测未来的变化趋势。
计量经济计算是用来研究经济变量之间的数值关系的方法，通过建立经济模型和进行经济计算，可以更准确地理解和解释经济现象。
高级计量经济学及应用的研究方法主要包括理论模型建立、数据收集和处理、估计和检验以及结果解释等。
首先，研究人员需要建立一个理论模型来描述经济变量之间的关系，并提出假设。
然后，他们需要收集相应的数据，并进行数据处理和清洗，以保证数据的准确性和可靠性。
接下来，研究人员需要利用统计方法对建立的模型进行估计和检验，以确定模型的有效性和适用性。
最后，他们需要解释模型的结果，提出相关政策建议并进行政策评估。
高级计量经济学及应用的研究领域主要包括宏观经济学、微观经济学、劳动经济学、金融经济学、发展经济学等多个领域。
在宏观经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究经济增长、通货膨胀、失业等宏观经济变量之间的关系。
在微观经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究家庭和企业的行为和决策，以及市场竞争和不完全信息等微观经济问题。
在劳动经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究劳动力市场、工资和就业等劳动经济问题。
在金融经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究资本市场、股票价格和利率等金融经济问题。
面板数据模型的检验方法研究
面板数据模型的检验方法研究一、本文概述在统计学和经济学的实证研究中，面板数据模型已经成为了一种非常重要的工具。
由于其能够同时考虑时间序列和横截面数据的信息，使得模型设定更加丰富，能够更好地刻画现实世界的复杂性。
然而，随着面板数据模型应用的广泛，如何对其进行准确且有效的检验，确保模型的适用性和预测准确性，成为了亟待解决的问题。
本文旨在探讨面板数据模型的检验方法，以期为相关领域的实证研究提供有益的参考。
具体而言，本文首先将对面板数据模型的基本理论进行梳理，明确其特点和适用场景。
然后，将详细介绍面板数据模型的常见检验方法，包括但不限于单位根检验、协整检验、模型设定检验等。
这些检验方法不仅能够检验模型的内在稳定性和一致性，还能为模型参数的估计和预测提供重要依据。
本文还将对面板数据模型检验方法的最新研究进展进行综述，以期为读者提供全面的视角。
本文将通过实际案例分析，演示面板数据模型检验方法的应用，从而增强文章的实用性和操作性。
总体而言，本文期望通过对面板数据模型检验方法的深入研究，为相关领域的研究者提供一套系统、完整的检验方法体系，以推动面板数据模型在实证研究中的应用和发展。
二、面板数据模型理论基础面板数据模型（Panel Data Model）是计量经济学中一个重要的分析工具，它能够同时处理横截面和时间序列两个维度的数据。
面板数据模型不仅能够控制不可观测的异质性，提高估计效率，还能更好地捕捉数据的动态特征。
因此，面板数据模型在经济、金融、社会学等领域得到了广泛的应用。
面板数据模型的理论基础主要建立在三大类别之上：固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型。
固定效应模型假设每个个体的截距项是固定的，不同个体之间的截距项存在差异，但不随时间变化。
随机效应模型则假设截距项是随机的，并且与解释变量不相关。
混合效应模型则假设所有个体的截距项都相同，没有考虑个体差异。
在实际应用中，研究者通常需要根据样本数据和研究目的选择合适的模型。
高级计量经济学模型与应用
高级计量经济学模型与应用导言计量经济学是一门应用数学和统计学原理来研究经济学理论的学科。
随着数据科学和计量经济学的发展，高级计量经济学模型的重要性日益凸显。
这些模型可以帮助经济学家和决策者更准确地理解经济现象，并做出有根据的政策建议。
本文将介绍几种常见的高级计量经济学模型，并探讨它们在实际中的应用。
ARMA模型ARMA模型（自回归滑动平均模型）是一种时间序列模型，用于描述时间序列的相关性和趋势。
ARMA模型结合了自回归（AR）模型和滑动平均（MA）模型的特点。
在实际应用中，ARMA模型经常被用来分析和预测金融时间序列数据，如股票价格、汇率和利率等。
通过估计ARMA模型的参数，我们可以对未来数据进行预测，从而帮助投资者做出更明智的决策。
面板数据模型面板数据模型是一种经济计量学中常用的模型，用于分析横截面数据和时间序列数据的交叉样本。
面板数据模型具有较强的灵活性，可以用来处理包含多个观察单元和时间点的复杂数据。
在实践中，面板数据模型广泛应用于诸如教育经济学、劳动经济学和区域经济学等领域的研究中。
例如，研究人员可以使用面板数据模型来评估教育政策对学生学习成果的影响，或分析劳动市场的供求关系。
VAR模型VAR模型（向量自回归模型）是一种多元时间序列模型，用于描述多个经济变量之间的动态关系。
VAR模型可以帮助我们了解不同变量之间的相互作用，并预测它们可能的未来走势。
在经济学领域，VAR模型被广泛应用于宏观经济预测、货币政策分析和金融风险管理等方面。
例如，央行可以利用VAR模型，基于过去的经济数据来预测未来的通货膨胀率，从而制定相应的货币政策。
ARCH/GARCH模型ARCH模型（自回归条件异方差模型）和GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）是一类用来研究时间序列波动性的模型。
它们被广泛应用于金融风险管理和资产组合优化等领域。
通过建立ARCH/GARCH模型，我们可以对金融数据中的波动性进行建模和预测。
面板数据模型
面板数据模型面板数据模型，又称固定效应模型，是计量经济学中常用的一种数据分析方法。
它适用于时间序列和截面数据的联合分析，具有较高的灵活性和强大的解释能力。
本文将对面板数据模型的基本原理、应用场景以及估计方法进行介绍，并通过实例说明其实际运用。
第一部分：面板数据模型的基本原理面板数据模型基于以下假设：每个个体（又称单位）在不同时间点都有观测值，并且个体之间的观测值具有相关性。
面板数据模型通常由固定效应模型和随机效应模型两种形式。
固定效应模型假设个体特定的不变因素对观测值产生了影响，这些不变因素可能包括个体的性别、年龄、学历等。
固定效应模型可以通过引入个体固定效应变量来捕捉这些影响因素，并以此来解释观测值的变动。
第二部分：面板数据模型的应用场景面板数据模型在经济学、金融学、社会学等领域得到了广泛的应用。
例如，在经济学中，研究人员可以利用面板数据模型来分析不同国家或地区的经济增长情况，探讨政策对经济发展的影响；在金融学领域，研究人员可以运用面板数据模型来研究股票价格的波动和影响因素。
第三部分：面板数据模型的估计方法面板数据模型有多种估计方法，常见的有固定效应模型估计和随机效应模型估计。
固定效应模型估计通常采用最小二乘法，即通过对个体固定效应进行回归分析来求解模型参数。
随机效应模型估计则假设个体固定效应是误差项的一部分，通过对固定效应进行随机化处理得到模型的估计结果。
实例应用：假设我们需要研究不同地区的教育水平对经济增长的影响，我们可以使用面板数据模型来分析这个问题。
我们收集了10个地区在2010年到2020年的经济增长率和教育水平数据。
我们可以利用固定效应模型来探究教育水平对经济增长的影响。
首先，我们创建一个包含个体固定效应的面板数据模型，并使用最小二乘法来估计参数。
然后，我们通过分析模型的显著性水平、参数估计结果以及模型拟合程度来得出结论。
通过面板数据分析，我们可以发现教育水平对经济增长确实存在显著的正向影响。
计量经济学第8章面板数据模型
什么是面板数据
• 表8-1是一个简单面板数据结构的示意，它既有 横截面的维度（n个个体），又有时间维度（T 个时期，T＝3）。
表8-1 面板数据结构示意
y
x1
x2
x3
Individual 1:t=1
Individual 1:t=2
Individual 1:t=3
……
Individual n:t=1
面板数据的主要优点如下：
• 1.样本容量更大，增加了自由度和估计的有效性
– 面板数据通常提供给研究者大量的观测数据，这就增加 了自由度，从而减少了解释变量之间的共线性，改进了 计量经济模型估计的有效性。
– 如果抽取一个容量为n的样本，对样本中每一个个体观测 了T个时间单位，就形成了一个样本容量为nT的面板数据。
8.2 面板数据模型的估计
• 本节主要内容： —固定效应模型 —随机效应模型 —固定效应还是随机效应——豪斯曼
（Hausman）检验
固定效应模型
• 在固定效应模型里，对于第i个被观测的人，我 们视 i 常数：
yit (0 i ) 1x1it 2 x2it L k xkit it
• 然后通过对同一个人多个时期的每个变量 取均值，将原方程修改为
yi (0 i ) 1x1i 2 x2i L k xki i
( 8-7)
固定效应模型
• 第二个方程仍包含着衡量个人特性的固定 效应的变量 ，这是因为一个常数的均值仍 然是常数。将方程（8-5）和（8-7）相减， 得
yit 0 i 1x1it 2 x2it L k xkit it
(8-4)
面板数据模型
• 最常见的两种面板数据模型是建立在 i 的不 同假设基础之上的。
面板数据模型计量经济学EVIEWS建模课件
下载EViews安装程序后，按照提示进行安装，选择 合适的安装路径和组件。
03
安装完成后，需要配置EViews的环境变量和启动选 项。
EViews软件界面与操作
EViews的界面包括菜单栏、工具栏、工作区、状态栏等部分，用户可以通 过菜单栏选择需要的命令和功能。
工作区是用户进行数据分析和模型估计的主要区域，可以显示数据表格、 图形、方程等。
固定效应模型
在固定效应模型中，个体固定效应被包括在内，这意 味着模型将考虑每个个体特有的不随时间变化的特征 对因变量的影响。在EViews中，可以通过在`xtreg`命 令后加上`fe`来指定固定效应模型。解读固定效应模型 的估计结果时，应注意观察固定效应的系数和显著性 水平，以了解不同个体的固定效应对因变量的影响程 度和显著性。
提高估计精度
相对于单一时间序列或横截面数据模型，面板数据模型能够利用更多的信息，提高估计 的精度。
面板数据模型在经济学研究中的挑战与展望
数据质量和可获得性
高质量的面板数据是进行面板数据分 析的前提，但获取高质量的面板数据 存在一定的难度。
动态面板数据分析
模型选择和设定
在应用面板数据模型时，需要合理选 择和设定模型，以避免模型误设导致 的估计偏误。
社会学研究 面板数据模型在社会学研究中用 于分析社会现象和趋势，如人口 变化、教育发展、犯罪率等。
医学研究 面板数据模型在医学研究中用于 分析疾病发病率、流行趋势、治 疗效果等，为医学研究和公共卫 生政策提供依据。
02
EViews软件介绍
EViews软件概述
EViews是一款专门用于计量经济学和时 间序列分析的软件，提供了一系列强大 的统计分析工具和图形化界面，方便用 户进行数据分析和模型估计。
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面板数据模型
（Models for panel data）
本章内容
什么是面板（平行）数据 利用面板数据建立模型的理由 面板数据模型一般表达形式 固定效应模型 随机效应模型（误差成份模型） 案例分析
2
什么是面板数据
经典计量经济学模型使用的或者是时序序列数据（time series data)，或者是截面数据(crosss section data)。 面板数据模型是将时间序列和截面数据联合使用建立的模 型。
是否可行（样本容量） 是否必要（研究目的）
简化假定1：有共同的斜率（N+1个待估计参数） Yit i X it uit i 1, 2, , N ; t 1, 2, , T
上述情况属于截面固定效应模型(Fixed effect model) 。
简化假定2：有共同的常数项和斜率（2个待估计参数） Yit X it uit i 1, 2, , N ; t 1, 2, , T
在应用工作中，可以将面板数据分为：
平衡的面板数据（样本量=N*T） N Ti 非平衡的面板数据（样本量= i
）
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将时间序列和截面数据混合使用 的主要理由
例1：供给行为模型
在生产函数分析中，人们长期关注的一个问题
是如何分离规模经济和技术进步产生的效果。
就我国农村情况而言，这类研究有助于回答是否应 鼓励扩大农户经营规模这一政策问题。
3
面板数据有哪些来源
在现实生活中，有大量的公开统计数据属于时间 序列和截面混合数据。
历年分行政区的统计数据 上市企业报表 国家统计局居民收支调查
(定期轮换)
农产品成本调查数据 农业部农村经济研究中心固定观察点调查资料 …
4
处理时间序列和截面混合数据的 方法
处理时间序列和截面混合数据有以下两种做法：
混合数据模型：将针对不同时期、不同对象的观察结
果（指标）看作是随机抽取的观察值。
处理方法最为简便，但由样本提取的信息不够充分。
面板数据模型(Panel data)：将针对不同时期、不同对象
的观察结果看作是与时期或截面相关联的现象。
处理方法较复杂，但能够更充分地利用样本信息。
混合数据模型可以被看作是处理面板数据的一种特例。
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= β0 + D2t + β1Xit1 +…+ βkXitk +(i + eit) 此处D2t是代表第二个时期的虚拟变量 方程中加了一个不随时间变化的误差项i
Yit
固定效应模型
对于面板数据，可以用做一阶差分的方式分离出 固定效应。 由当期的观察值减去上一个时期的观察值后得到：
均值和方差是否随时间和截面变化 是否存在序列相关 是否存在异方差
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面板数据模型
考虑以下利用混合数据建立的模型（2N个待估计参数） Yit i i X it uit i 1, 2, , N ; t 1, 2, , T 此表达式意味着为每个截面单独建立模型。
可以增大样本数量 可以增大变量的变异程度 可以分析不同观察对象之间的差异 可以分析不同时期之间的差异 可以分析跨时期的因果关系（动态模型）
概括而言，联合使用时间序列和截面混合数据(Pooled data)增加了信息含量，这不仅有利于改善模型估计结果， 而且可以探讨单纯用时间序列数据或截面数据无法分析的 问题。
利用Panel数据可以增大价格和收入的变异程度，降低
其相关程度，从而改善模型参数的估计结果。 此外Panel数据样本量较大，因而允许引入更多的其他 影响因素（例如人口学变量）。 Panel模型结果可以帮助识别观察对象间的差别及消费 行为随时间的变化模式，这些信息有助于决策制定。
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面板数据模型
当固定效应与解释变量X相关时，OLS方法得出有偏的参数估计。
建立面板数据模型可以避免得到有偏的参数估计，并且可 以对模型进行更为严谨的统计检验。
多余的固定效应/序列相关/Hausman检验
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固定效应模型
考虑只涉及两个时期的情况，此时样本容 量为2N。 假定总体模型为：
若i与解释变量相关，即出现Cov(Xit, i)≠0 ，那么用OLS方法得到的β估计值是有偏的。
也可以计算出规模经济系数：
1 e.s.it 1 dLnCit dLnY it
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将时间序列和截面数据混合使用 求行为分析造成困扰的一个难题是如何分离收入
变化的影响和价格变化的影响。
两者的动态变化模式常常表现出高度相关，因而利用时间序列 数据建立模型面临严重的多重共线。
可以发现，做一阶差分后：
在应用研究中，如果观察对象数量很大，那么建立反映每 个观察对象行为的时序关系模型将是一项非常复杂和费时 的工作。 由于这一因素，在应用研究中很少采用上述方法。 为了简化分析，研究人员常常假定：
斜率不随截面和时间变化 与每个观察对象相联系的特殊效应可以跨时期传递 与每个时期相联系的特殊效应适用于当期所有个体 模型的误差项满足特定的分布（涉及到估计技术选择）
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固定效应模型
对于面板数据，固定效应可以针对截面，也可以针对时期。 Yit i t X it uit i 1, 2, , N ; t 1, 2, , T 固定效应是一个无法观察的因素，反映除Xit以外所有其他 因素产生的综合影响。 利用时间序列和截面混合数据建立模型时，如果忽略与不 同时期或观察对象相联系的特殊效应，那么不仅会造成信 息损失，而且会出现遗漏重要解释变量错误。
截面数据可以反映规模差异的影响，但无法考
虑技术进步。 时间序列数据将两者的影响混合在一起而难以 分离。
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将时间序列和截面数据混合使用 的主要理由
Greene的例子
dLnC r.t.c. dT
成本函数为 Costit C Yit , P it , T 由成本函数可以计算出技术进步率：