截面和面板数据分析课件6
面板数据讲义
面板数据模型与应用1．面板数据定义panel data的中译：面板数据、桌面数据、平行数据、纵列数据、时间序列截面数据、混合数据（pool data）、固定调查对象数据。
面板数据定义（1）面板数据定义为相同截面上的个体在不同时点的重复观测数据。
（2）称为纵向(longitudinal)变量序列（个体）的多次测量。
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。
1图1 N=7，T=50的面板数据示意图2面板数据用双下标变量表示。
例如y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, Ti对应面板数据中不同个体。
N表示面板数据中含有N个个体。
t对应面板数据中不同时点。
T表示时间序列的最大长度。
若固定t不变，y i ., ( i = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。
2. 面板数据模型面板数据模型是利用面板数据构建的模型。
面板数据系一组个体在一段时间内的观测值形成的数据集，这里“个体”可以是个人、家庭、企业、行业、地区3或国家（Baltagi，2008）。
1966年，Balestra & Nerlove发表了第一篇利用面板数据模型研究天然气需求估计的论文，此后，面板数据模型这一新的计量分析方法在理论和应用上得到迅速发展，已形成现代计量经济学的一个相对独立的分支。
面板数据模型由于同时使用了截面数据（cross-sectional data）和时间序列数据（time series data），因而可以控制个体的异质性，识别、测量单纯使用这两种数据无法估计的效应；并且具有包含更多的信息、更大的变异和自由度、变量间的共线性也更弱的特性，可得到更精确的参数估计（Hsiao，2003、2008）。
短面板数据分析的基本程序ppt课件
面板数据模型
非观测效应模型（unobserved effects model） 固定效应模型(Fixed Effects Model, FE) 随机效应模型(Random Effects Model, RE) 混合回归模型（Pooled Regression Model）
10
固定效应模型(Fixed Effects Model, FE)
These estimators can be based on the pooled OLS or fixed effects residuals.
22
Random Effects Estimator:
The feasible GLS estimator that uses
in
place
36
PLS or FE
在使用命令“xtreg,fe ”时，如果不加选项 cluster(state),则输出结果还包含一个F检验，其原 假设为“H0:all ui=0”,即混合回归是可以接受的。
37
2. xi:xtscc fatal beertax spircons unrate perinck year2-year7 i.state 对州虚拟变量做F检验 如果不存在截面相关，则 xi:reg fatal beertax spircons unrate perinck year2-year7 i.state, cluster(state) 对州虚拟变量做F检验
27
Stata’s estimation commands with option robust also contain a cluster() option and it is this option which allows the computation of so-called Rogers or clustered standard errors.
第五讲面板数据模型ppt课件
11000 10000
cp_bj
9000
(15-2)
其中 yit 为被解释变量（标量），Xit 为 k 1 阶解释变量列向量（包括 k 个回归量），
本例用对数研究更合理
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
面板数据模型与应用
1．面板数据定义 为了观察得更清楚，图 8 给出北京和内蒙古 1996-2002 年消费对收入散点图。从图中
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
面板数据模型
第 15 章 面板数据模型与应用 15.1 面板数据定义 15.2 面板数据模型分类 15.3 面板数据模型估计方法 15.4 面板数据模型的设定与检验 15.5 面板数据建模案例分析 15.6 面板数据模型的 EViews 操作 15.7 面板数据的单位根检验
15 个地区 7 年人均消费对收入的面板数据散点图见图 6 和图 7。图 6 中每 一种符号代表一个省级地区的 7 个观测点组成的时间序列。相当于观察 15 个时 间序列。图 7 中每一种符号代表一个年度的截面散点图（共 7 个截面）。相当于 观察 7 个截面散点图的叠加。
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
(完整版)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如上图所示的数据即为面板数据。
显然面板数据是三维的，而时间序列数据和截面数据都是二维的，把面板数据当成时间序列数据或者截面数据来处理都是不合适的。
处理面板数据的软件较多，一般使用Eviews6.0、Stata等。
面板数据模型的分析49页PPT
谢谢！
60、人民的幸福是至高无个的法。— —西塞 罗
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
2道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
面板数据模型的分析
56、极端的法规，就是极端的不公。 ——西 塞罗 57、法律一旦成为人们的需要，人们 就不再 配享受 自由了 。—— 毕达哥 拉斯 58、法律规定的惩罚不是为了私人的 利益， 而是为 了公共 的利益 ；一部 分靠有 害的强 制，一 部分靠 榜样的 效力。 ——格 老秀斯 59、假如没有法律他们会更快乐的话 ，那么 法律作 为一件 无用之 物自己 就会消 灭。— —洛克
静态变截距面板数据模型分析ppt课件
面板数据简介
y x z u it it it it
* ' '
i 1, , N, t 1, ,T,
1 .1 .2
where xit and zit are k1 ×1 and k2 × 1 vectors of exogenous variables （外生变量）; α*,β, and ρ are 1 × 1, k1 × 1,and k2 × 1 vectors of constants respectively; and the error term uit is independently, identically distributed over i and t ,with mean zero and variance σ u2 .
静态变截距面板数据模型分 析
主要内容
面板数据的优势和需要注意的问题 面板数据模型分类和分析步骤 静态变截距面板数据分析 一维固定效应模型、二维固定效应模型、 一维随机效应模型、二维随机效应模型、 用固定效应模型还是随机效应模型
面板数据简介
与截面数据和时间序列数据相比，面板数据的优 势：缓解遗漏变量偏差，减少多重共线性。 1.可为研究者提供大量数据点，从而增加自由度并 降低解释变量之间的共线性程度，因而可改进参 数估计质量（一致性、准确性、有效性等） 2.可让研究者分析无法仅用截面数据或时间序列数 据分析的经济问题。比如，分析生产成本问题， 只利用截面数据，即选择同一截面上不同规模的 企业数据作为样本观测值，可以分析成本与企业 规模的关系，但是不能分析技术进步对成本的影 响；只利用时间序列数据，即选择
( S S ) / N 1 3 2 F 4 S / N T 1 K 2
面板数据的统计分析方法-冯国双_PPT课件
固定效应模型
1、变截距的个体固定效应模型：
K
yit i xitk k uit k 1
αi反映了个体对总均值的偏离，表示不同个体有 不同的截距项。
固定效应模型
变截距的固定效应模型
固定效应模型
变截距固定效应模型的参数估计： 最小二乘虚拟变量（least square dummy variable
针对混合模型缺点的解决方法： 需要体现出个体的差异，主要基于两种方法： 1、个体固定效应模型 2、个体随机效应模型
固定效应模型
（二）个体固定效应模型（fixed effect model） 把各个个体的值设定为一套固定的参数，采用一
定的方法估计出来
个体固定效应模型根据不同情况还可分为： 1、变截距的个体固定效应模型 2、变斜率/系数的个体固定效应模型
5
13.58
乌鲁木齐 4
6
27.16
气温
-4.8 -1 4.1 11.2 21.7 24.7 5.3 7.5 9.3 12.8 20.8 23.8 -17.1 -15.5 -7.2 4 16 25.5 -10.6 -12.4 -4.4 8.7 16.2 22.5
混合模型
混合模型
混合模型
混合模型的参数估计： 混合模型将所有数据混合在一起作为样本数据，
vi是独立于解释变量的一个具有特定概率分布的 随机变量，反映了个体成员的随机影响。
随机效应模型
个体随机效应模型的参数估计： 由于个体之间可能存在一定的相关，普通的最小
主要内容
1、面板数据简介 2、面板数据的固定效应模型 3、面板数据的随机效应模型 4、动态面板数据模型 5、空间面板数据模型
面板数据
横断面数据
城市 手足口报告发病率
面板数据
3
解释设定个体固定效应模型的原因。假定有面板数据模型
yit = 0+ Xit 1+ 2zi+it i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T
；
记第 i 个横截面的数据为
y i1 yi2 yi y iT
xi11 1 xi 2 Xi x1 iT
xi2 1 xi22
2 xiT
i1 xiK 1 K xi 2 i2 ； i K xiT iT
面板数据用双下标变量表示。
yi t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T
i对应面板数据中不同个体。N表示面板数 据中含有N个个体。t对应面板数据中不同 时点。T表示时间序列的最大长度。 若固定t不变，yi ., ( i = 1, 2, …, N)是横截 面上的N个随机变量； 若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖 面上的一个时间序列（个体）。
混合估计模型
是指从时间上看，不同个体之间不存在显 著性差异；从截面上看，不同截面之间也 不存在显著性差异。在横截面上无个体差 异，则可以直接把面板数据混合在一起用 普通最小二乘法（OLS）估计参数。即混 合估计模型满足1= 2= 3=…= N， 1= 2 = 3 =…= N ，模型可表示为： yit = + Xit ' +it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T
与横截面数据和时间序列数据的区别
从横截面（cross section）上看，面板数 据是由若干个体（entity, unit, individual） 在某一时刻构成的截面观测值；
《面板数据处理》课件
纵向和横向比较，揭示数据的变化趋势。
样本间的相关性
研究数据之间的关联性，了解变量之间的影响关系。
面板数据的两个基本面
个体维度和时间维度，考察个体与时间的交互作用。
面板数据的分析方法
1
固定效应模型
假设、模型推导和参数估计。
2
随机效应模型
假设、模型推导和参数估计。
3
差分法Leabharlann 时间差分、空间差分和合成差分方法。
2 常见问题和解决方案
讨论面板数据分析中经常 遇到的问题，并给出解决 方案。
3 面板数据分析的未来
发展方向
展望面板数据分析的未来 趋势，提出可能的研究方 向。
《面板数据处理》PPT课 件
欢迎大家来到《面板数据处理》PPT课件。本课程将带您深入了解面板数据 的基本特征、分析方法和软件实现，为您展示数据分析的魅力和应用场景。
简介
面板数据的定义，应用场景及研究对象。面板数据是长期纵向和横向比较的 数据集，被广泛应用于经济学、社会学和市场研究等领域。
面板数据的基本特征
面板数据的软件实现
STATA软件的基本操作
了解STATA软件的基本功能 和使用方法。
用STATA软件进行固定 效应估计
使用STATA软件进行固定效 应模型的参数估计。
用STATA软件进行随机 效应估计
使用STATA软件进行随机效 应模型的参数估计。
总结
1 面板数据处理的优缺
点
探讨面板数据分析的优势 和限制，以及如何优化分 析结果。
面板数据的统计分析方法-冯国双_PPT课件
面板数据分析案例
虚拟变量及自变量的估计结果：
V a riable CS1
S tandard
DF Estimate
Error t Value Pr > |t|
1 1.123651
0.4115
2.73
0 .0133
CS2
1 1.210118
0.4218
2.87
0 .0098
CS3
1 -0.67097
面板数据分析案例
例1： 四个城市1-6月份 手足口病报告发病 率与气温的关系
city
city month hfm temperature
北京
1
1
0.78
-4.8
北京
1
2
0.76
-1
北京
1
3
6.14
4.1
北京
1
4 24.71
11.2
北京
1
5 53.77
21.7
北京
1
6 67.73
24.7
上海
2
1
6.82
W
(ˆw
ˆGLS
)
1
(ˆw
ˆGLS )
判断：如果P大于0.05，可以接受随机效应模型； P值小 于0.05，可认为应采用固定效应模型
面板数据模型
如何选择混合、固定或随机效应模型
4、更实际的考虑 流行病学中个体追踪随访数据通常考虑随机效应模型更为
合适 省、市、区等的观察可考虑固定效应模型 结合实际研究目的而定
判成判断立别：；规则如否是果则，P认若若大为FF于应<0FF采.0 5((用mm，,,无NN可TT约以-- kk束认--11模))为， ，型约约约束 束（束条条固模件件定型不成效成立（应立，混。模合型模）型）