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墨滴

thomas

2021/04/09  阅读:14  主题:橙心

面板数据初步

面板数据操作

OLS回归与面板数据回归

普通最小二乘法要求样本之间相互独立。而面板数据不满足这个要求,比如研究涉及全国各省的变量,各省之间的经济变量存在相互依赖,存在同时上升或下降的趋势,此时,OLS回归结果会出现偏误。采用面板数据则可以很好地控制省份变量

时间序列方法与面板数据回归

由于样本变量的各年份之间也存在相互依赖,所以选择时间序列的方法和面板数据回归都是可以的。面板数据回归的特点是能得到变量的确切参数(其参数也是有意义的,这一点与OLS相同),而时间序列方法在存在多重差分时只能获得变量的因果关系或脉冲响应(复杂、相互勾连的方程参数则失去意义)。

正因为面板数据所具有的独特优势,许多模型从截面数据扩展到面板数据框架下。通过findit panel data命令可以发现目前Stata已有许多相关面板数据模型命令,包括(不限于):


例子

设置面板

本部分以Grunfeld.dta数据集为例,说明运用面板数据模型的一般步骤。

webuse grunfeld,clear
list in 1/10 //显示该数据集的前10行

xtset company year,yearly//设置面板数据格式,利用stata中xt开头的命令,必须用该命令进行设置

模型检验与模型选择

(1)个体效应和随机效应的联合显著性检验,以判别是否需要利用面板数据模型;
(2)若表明需用面板数据模型,利用Hausman统计量判断选择哪个模型更优;

(1)个体效应和随机效应的联合显著性检验

以invest为因变量,mvalue kstock为自变量,建立如下模型:

其中: 为待估系数。
利用Stata中xtreg可以方便实现面板固定效应模型与面板随机效应模型的估计。
xtreg命令的 语法如下:

xtreg invest mvalue kstock,fe //fe表示固定效应;
若同时包括时期虚拟变量,xtreg invest mvalue kstock i.year,fe,利用 testparm 检验


检验

(1)随机效应检验

xtreg invest mvalue kstock,re

xttest0 //检验随机效应是否显著,需要运行随机效应模型后使用

(2)Hausman检验
上述结果说明了有必要考虑个体效应和随机效应,接下来利用hausman命令进行固定效应模型和随机效应模型的选择,
主要步骤为: -步骤一:估计固定效应模型,存储估计结果;
–步骤二:估 计随机效应模型,存储估计结果;
-步骤三:进行Hausman检验;
利用hausman命令之前,有必要对其语法进行说明:

xtreg invest mvalue kstock,fe
est store fe_result
xtreg invest mvalue kstock,re
est store re_result
hausman fe_result re_result

选择随机效应模型结果更优。


作业

组别 数据 年份 任务
1、2组 中国各省GDP、资本和劳动力数据 2000年至今 资本处理、回归
3、4组 内蒙古各盟市GDP、资本和劳动力数据 2000年至今 同上
5、6、7组 锡林郭勒市各旗县GDP、资本和劳动力数据 2000年至今 同上

要求:
分析并解释回归结果


本节回顾

循环语句与编程基础
三种数据类型
虚拟变量的生成与回归
面板数据处理

thomas

2021/04/09  阅读:14  主题:橙心

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