基本概念

面板數(shù)據(jù)及分類(lèi)

面板數(shù)據(jù)分類(lèi)：

• 短面板和長(zhǎng)面板
• 動(dòng)態(tài)面板和靜態(tài)面板
• 平衡面板和非平衡面板

截面數(shù)大于時(shí)間數(shù)就是短面板，反之，則為長(zhǎng)面板
解釋變量包含被解釋變量的滯后值則為動(dòng)態(tài)面板，反之，則為靜態(tài)面板
平衡面板：每個(gè)個(gè)體在想他的時(shí)間內(nèi)都有觀測(cè)值記錄，For any I, there are T observations. 反之，則為非平衡面板

面板數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)：
1. 可以處理有不可觀測(cè)的個(gè)體異質(zhì)性所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題
2. 提供更多個(gè)體動(dòng)態(tài)行為的信息
不足之處：
1. 大多數(shù)面板數(shù)據(jù)分析技術(shù)都是針對(duì)短面板
2. 尋找面板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的工具變量不是很容易

面板數(shù)據(jù)模型

非觀測(cè)效應(yīng)模型
a.固定效應(yīng)模型

b.隨機(jī)效應(yīng)模型

混合回歸模型

面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)和修正方法

固定效應(yīng)模型的估計(jì)
對(duì)固定效應(yīng)模型的估計(jì)有兩種方法：
固定效應(yīng)變換（組內(nèi)變換）與LSDV（最小二乘虛擬變量法）
a. 固定效應(yīng)變換（組內(nèi)變換）

固定效應(yīng)變換的優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn)：即使個(gè)體效應(yīng)與解釋變量相關(guān)也可以得到一致估計(jì)；
缺點(diǎn)：無(wú)法估計(jì)不隨時(shí)間而變的變量的影響。

固定效應(yīng)的STATA命令

xtreg y x,fe xi:xtreg y x i.year,fe tab year,gen(year)

b. LSDV思想

STATA命令：

• 不存在時(shí)間效應(yīng)： xi:reg y x i.code
• 存在時(shí)間效應(yīng)：xi:reg y x i.code i.year

隨機(jī)效應(yīng)模型
對(duì)隨機(jī)效應(yīng)模型的估計(jì)方法是廣義最小二乘法

STATA命令：

• 不存在時(shí)間效應(yīng)：xtreg y x ,re
• 存在時(shí)間效應(yīng)：xi: reg y x i.year,re

第一講案例

導(dǎo)入數(shù)據(jù)及查看數(shù)據(jù)描述

. use "D:\traffic.dta" # 導(dǎo)入數(shù)據(jù) . des #查看數(shù)據(jù)描述

顯示：

obs: 336 vars: 54 30 Nov 2008 15:45 --------------------------------------------------------------------------------storage display value variable name type format label variable label -------------------------------------------------------------------------------- state float %9.0g sid State ID (FIPS) Code year int %9.0g Year spircons float %9.0g Spirits Consumption unrate float %9.0g Unemployment Rate perinc float %9.0g Per Capita Personal Income emppop float %9.0g Employment/Population Ratio beertax float %9.0g Tax on Case of Beer sobapt float %9.0g % Southern Baptist mormon float %9.0g % Mormon ....等等

描述性統(tǒng)計(jì)
格式: sum + 變量名

. sum beertaxVariable | Obs Mean Std. Dev. Min Max -------------+---------------------------------------------------------beertax | 336 .513256 .4778442 .0433109 2.720764twoway (scatter fatal beertax)(lfit fatal beertax) # 核心變量和被解釋變量的散點(diǎn)圖并畫(huà)出回歸直線

xtline fatal # 畫(huà)出核心變量的時(shí)間序列圖

3. 模型選擇
選擇PLS 還是 FE？

. tab year, gen(year) . xtreg fatal beertax spircons unrate perinck year2-year7, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 336 Group variable: state Number of groups = 48R-sq: Obs per group:within = 0.4528 min = 7between = 0.1090 avg = 7.0overall = 0.0770 max = 7F(10,278) = 23.00 corr(u_i, Xb) = -0.8728 Prob > F = 0.0000------------------------------------------------------------------------------fatal | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+----------------------------------------------------------------beertax | -0.435 0.154 -2.82 0.005 -0.738 -0.132spircons | 0.806 0.113 7.15 0.000 0.584 1.028unrate | -0.055 0.010 -5.31 0.000 -0.075 -0.035perinck | 0.088 0.020 4.41 0.000 0.049 0.128year2 | -0.053 0.030 -1.77 0.078 -0.113 0.006year3 | -0.165 0.037 -4.40 0.000 -0.239 -0.091year4 | -0.200 0.042 -4.80 0.000 -0.282 -0.118year5 | -0.051 0.052 -0.99 0.325 -0.152 0.051year6 | -0.100 0.059 -1.69 0.091 -0.216 0.016year7 | -0.134 0.068 -1.98 0.049 -0.267 -0.001_cons | 0.129 0.431 0.30 0.765 -0.720 0.978 -------------+----------------------------------------------------------------sigma_u | 1.0987683sigma_e | .14570531rho | .98271904 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(47, 278) = 64.52 Prob > F = 0.0000

模型檢驗(yàn)
截面相關(guān)檢驗(yàn)

. xtcsd, pes Pesaran's test of cross sectional independence = -1.716, Pr = 1.9138

如果截面相關(guān)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的浙江大学【面板数据分析与STATA应用】——第一讲短面板数据分析的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。