CH5-面板数据模型

• 加密端：Ci = Pi ⊕Oi （取Oi 与Pi长度相同的位数） • 解密端：Pi = Ci ⊕Oi • Oi = DESK(i)
P1
j
j
j
j
PM j
j
j
C1
C2
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CM
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CFB模式解密示意图 C
M-1
IV 移位寄存器S 64-jbit | jbit 64 K 移位寄存器S 64-jbit | jbit 64 j K 移位寄存器S 64-jbit | jbit 64
加密
64
选择 jbit j 丢弃 | 64-jbit j C1
加密
64 选择 jbit j j 丢弃 | 64-jbit
…
K
加密
64
选择 jbit
j C2 PM
丢弃 | 64-jbit
j CM
P1
P2
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CFB的特点
可以把分组密码当作流密码使用 隐藏了明文模式 需要共同的移位寄存器初始值IV 对于不同的消息，IV必须唯一 没有已知的并行实现算法 误差传递：一个单元损坏影响多个单元
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错误扩散
密文的小错误能够转变成明文很大的错误，这种现 象叫做错误扩散(error extension)。 CBC模式具有密文前馈(feedforward)的性质，意 味着要对错误进行处理。 错误类型
• 明文分组中单独一位发生错误；恢复的明文也只有1位错 误。 • 密文中一个单独位发生错误，影响两个整分组。 • 同步差错，明文分组或密文分组中增加或者丢失若干比 特，这种错误的影响可能就很严重。
不是“基本算法+分组”就可以了？

D( y0
yˆ0 )
0
2
n
(x0 x )2 Dˆ1
2
= 2 (1 1 (x0 x )2 )
n
Lxx
D( y0
yˆ0 )
2
(1
1 n
(x0 x )2 Lxx
)
易见：如果要降低 D( y0 yˆ0 ),可以采取如下措施
（1）增大样本容量n；
（2 ) 增大样本中自变量的分散性 （即增大 Lxx )
（3）减少 x0 与自变量样本均值 x 之间的距离。
由 y0 yˆ0 =(0 +1 x0 )-y -ˆ1 (x0 -x )+ 0
知 y0 yˆ0也服从正态分布
( y,ˆ1 , 0独立, 都服从正态分布 )
N (0,1)
y0 yˆ0的标准化
y0 yˆ0
~ t(n 2)
2 / 自由度
SSe / 2
ˆ 1 1 (x0 x )2
n2
n
Lxx
y0的置信水平为 1-的置信区间的上下限为:
yˆ0 t1 (n 2)ˆ 2
1 1 (x0 x )2
n
Lxx
预测区间说明
当样本容量充分大时，y0 的预测区间可简化：
对于一元线性回归模型 y 0 1 x ，其中误差项满足正态性，独立性，及 方差齐性的条件 ， 给定 x0 ，则对应 y0 的点估计为 yˆ0 ˆ0 ˆ1x0 ；当 n 充分 大时，y0 置信水平为1 的置信区间可近似表示为 [yˆ0 ˆu12 , yˆ0 ˆu12 ]
应用数理统计
Ch5 回归分析
一元线性回归中统计量的分布
2020年4月24日
前面讲到,一元线性回归中参数的最小二乘估计,相关系数,判 定系数等都可以在EXCEL中直接得到,并且EXCEL中还可以 对回归方程进行显著性的检验,及求参数的区间估计 等. 那么,EXCEL中的这些分析的理论依据是什么呢?

函数/过程可以用SQL语言书写，也可以使用其他外部 程序语言. 函数对于特殊新的数据类型，例如图片和几何对象特 别有用. 例如: 用于检查多边形是否重叠，或者比较图片相 似性的函数. 一些数据库系统支持表值函数, 返回一个关系作为结果. 循环, if-then-else, 赋值
SQL:1999 还支持大量的命令式结构，例如
存储过程
存储过程的优点：
使用存储过程可以减少网络流量 增强代码的重用性和共享性 使用存储过程可以加快系统运行速度 使用存储过程保证安全性
存储过程的创建
写SQL语句 测试SQL语句 如得到所需结果，则创建结果 执行过程
触发器
触发器
触发器 是一条语句，当对数据库做修改时，它自动被系 统执行. 要设置触发器机制，必须满足: 指明什么条件下触发器被执行. 指明触发器执行的动作是什么. SQL-92 标准并不包括触发器，但是许多DB系统支持触发 器。 触发器于SQL:1999被引进到SQL标准 , 但是更早就通过非 标准语法被大部分数据库所支持.
SQL允许用if-then-else语句，for和while循环，等等 ，来定义过程.
存储过程
可以在数据库中存储过程 然后通过call语句来执行 允许外部应用程序对数据库进行操作，而无需了解内 部细节
面向对象方面将在22章介绍 (基于对象的数据库)*
函数和过程
SQL:1999 支持函数和过程
过程结构*
注意: 大部分数据库系统对下列标准语法实现了自 己的变种 复合语句: begin … end, While 和 repeat 语句:
end while
repeat
set n = n + 1

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活动图
概念
1.状态图概 述
2.状态图的 组成要素
3.状态图的 用途
4.状态图的 建立
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包中元素的可见性
+（公共的）：标有“+”号的模型元素 对所有的引入包以及它们的后代是可见 的，包的各公共部分一同构成包的接口；
-（私有的）：标有“-”号的模型元素只 对包内的元素是可见的；
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活动图
概念
1.状态图概 述
2.状态图的 组成要素
3.状态图的 用途
4.状态图的 建立
由于包 Server 没有引入 GUI，Server 中的内容必须用限定名才能访问GUI的 公共内容，例如，GUI::Window。类似 地，由于Server中的内容是私有的， GUI 的内容无权访问 Server 中的任何 内容，即使用限定名也不能访问它们；
#EventHandler
引用它们；
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活动图
概念
1.状态图概 述
2.状态图的 组成要素
3.状态图的 用途
4.状态图的 建立
引入和访问依赖是传递的；
【例】 Client 引入 Policies，Policies 引 入 GUI，则 Client 就传递地引入了 GUI，因此， Client 的内容可以访问 Policies 的引出，同样可访问 GUI 的引 出，若 Policies 访问 GUI，而不是引入 它，Client 则不能把 GUI 中的元素添加 到自己的命名空间，但是仍然能通过限 定名（如 GUI::Window）引用它们；
活动图
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活动图
建立包图
1.状态图概 述

3
10.1 Pool对象 Pool对象
EViews对Panel Data模型的估计是通过含有 对 模型的估计是通过含有Pool对象 对象 模型的估计是通过含有 的工作文件和具有面板结构的工作文件来实现的。 的工作文件和具有面板结构的工作文件来实现的。 处理面板数据的EViews对象称为 处理面板数据的EViews对象称为Pool。通过Pool对象 对象称为Pool。通过 对象 可以实现对各种变截距、变系数时间序列模型的估计，但 可以实现对各种变截距、变系数时间序列模型的估计， Pool对象侧重分析“窄而长”的数据，即截面成员较少， 对象侧重分析“窄而长”的数据，即截面成员较少， 对象侧重分析 而时期较长的侧重时间序列分析的数据。 而时期较长的侧重时间序列分析的数据。 对于截面成员较多，时期较少的“宽而短”的侧重截 对于截面成员较多，时期较少的“宽而短” 面分析的数据，一般通过具有面板结构的工作文件 面分析的数据，一般通过具有面板结构的工作文件 （Panel workfile）进行分析。利用面板结构的工作文件 workfile）进行分析。 可以实现变截距Panel Data模型以及动态 可以实现变截距 模型以及动态Panel Data模型 模型 模型以及动态 的估计。 的估计。
第十章
Panel Data模型 Data模型
在进行经济分析时经常会遇到时间序列和横截面两 者相结合的数据。例如，在企业投资需求分析中， 者相结合的数据。例如，在企业投资需求分析中，我们 会遇到多个企业的若干指标的月度或季度时间序列； 会遇到多个企业的若干指标的月度或季度时间序列；在 城镇居民消费分析中， 城镇居民消费分析中，我们会遇到不同省市地区的反映 居民消费和居民收入的年度时间序列。 居民消费和居民收入的年度时间序列。本章将前述的企 业或地区等统称为个体，这种具有三维 个体、指标、 具有三维（ 业或地区等统称为个体，这种具有三维（个体、指标、 时间） 信息的数据结构称为面板数据（ 时间 ） 信息的数据结构称为面板数据 （ panel data） 。 ） 有的书中也称为平行数据。本章将利用面板数据的计量 有的书中也称为平行数据。 模型简称为Panel Data 模型。 模型。 模型简称为

部分的过程。
总体经过分组，能够突出组与组之间的差异 而抽象掉组内各单位之间的差异，使数据变 得条理化，便于进一步分析研究。
（组间差异大、组内差异小）
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3.2 数据分组
统计分组的原则：穷尽原则、互斥原则
例：从业人员按文化程度分组 小学毕业 中学毕业（含中专） 大学毕业
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适用于离 散型变量， 且变量值 不多时。
适用于连续型 变量，且变量 值变化范围大 时。
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（二）组距式数列的编制（难点）
❖ 1.确定组数：斯特杰斯经验公式
n=1+3.3 Lg N
❖ 2.确定组距：组距=（最大变量值-最小变量值）/ （1+3.3Lg N ）
❖ 等距数列与异距数列
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❖ 3.3.1 品质分布数列
❖ （一）定类尺度的频数分布 例P35-36 3.1 ❖ （二）定序尺度的频数分布 例P36-37 3.2
❖ 3.3.2 变量数列
❖ （一）种类 ❖ 1.单项式：适用于离散型变量且变量变动范围不
大的场合。 ❖ 2.组距式：适用于连续型变量或者变动范围较大
85-95 95以上 （×）
3、企业按产值计划完成程度分组（%）：
100以下
95-105
100——110
105-115
110以上
115以上 （×）
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5.频数计量
❖ 累计频数与累计频率
1.向上累计与向下累计：向上累计频数 （频率）分布，首先列出各组的上限，然 后由标志值低的组向标志值高的组依次累 计。向下累计频数（频率）分布，首先列 出各组的下限，然后由标志值高的组向标 志值低的组依次累计。

ˆ ˆ ˆ Yt = β 0 + β 1 X t
若回归函数在两个时刻t1,t2发生结构变 若回归函数在两个时刻 化，可定义两个虚拟变量
1, t ≥ t 2 D1 = 0, t < t2 1, t ≥ t1 Dt = 0 , t < t1
相应的回归模型 Yt = β 0 + β1 X t + β 2 ( X t − X t ) Dt + β 3 ( X t − X t ) D2 + µt
Yi = β 0 + β1 X i + β 2 D1 + β 3 D2 + µ i (i = 1,2, L , n )
其中： 为企业职工的薪金， 其中：Yi 为企业职工的薪金，Xi 为工龄
1 （男性） D1 = 0 （女性）
1 （本科及以上） D2 = 0 （本科以下）
二、虚拟变量的引入
用OLS法可得样本回归函数 法可得样本回归函数
ˆ ˆ ˆ ˆ Yt = β 0 + β1 X t + β 2 ( X t − X t* ) Dt
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ 当t ≥ t*时，Dt=1, Yt = ( β 0 − β 2 X t* ) + ( β1 + β 2 ) X t 时
当t < t*时，Dt=0, 时
其矩阵形式为： 其矩阵形式为：
Y = (X
β D ) + µ α
如果取六个观测值，其中春季与夏季取了两次， 如果取六个观测值，其中春季与夏季取了两次，秋、冬各 取到一次观测值，则解释变量矩阵： 取到一次观测值，则解释变量矩阵：
1 1 1 D) = 1 1 1
1， ， D= 0， ， 女性 男性

我们将基于面板数据的回归模型称为面板数据模 型（panel data model）。面板数据模型正在得到日 益广泛的应用，文献也很多。限于篇幅，我们在这 里只能做一个入门性的介绍。需要深入研究的读者， 请参阅有关参考文献。
Baltagi, B. H.(2001),Econometric Analysis of Panel data, (Wiley: Chichester)
使用表9－1的数据估计（9.1）－（9.4），由于每 个产业有21年的数据，因此每个回归中观测值个数都 是21。
这种分别对4个产业进行回归的缺点在于可能错失 包含在混合数据集中的那种一个产业影响另一个产业 的信息。换句话说，一个产业的数据中可能包含有对 于估计其它某个产业的回归系数有价值的信息，而这 种分别估计每个产业方程的做法无法利用这些信息， 这意味着估计值不够准确。
表面不相关回归得到的估计值是一致估计值。在 下面两种情况下，表面不相关回归与分别运行OLS回 归结果相同：
（1）若各方程的扰动项之间的协方差都等于0；（2） 若各方程的自变量都相同，并且每个自变量的每个观 测值亦相同。例如，在方程（9.1）－ (9.4)中都加上 一个自变量－货币供给，该变量在任何一年的观测值 都相同，与所研究是哪个产业无关。如果所有的自变 量都是如此，表面不相关回归与普通最小二乘回归结 果相同。
产业1：钢铁； 产业2：橡胶、塑料； 产业3：石制品、陶瓷制品和玻璃制品； 产业4：纺织
模型中用到的变量是：
Yit = i产业第t年出口额，单位：百万美元，不变价
EMPit = i产业第t年就业人数，单位：千人
OTMit = i产业述4个产业这3个变量1980－2000各 年的数据。事实上，对于这3个变量中的每一个，都 有84个观测值（4个产业乘以21年）。由于在每个时 期（每一年）都是这4个产业，因此这些混合数据是 面板数据，如表9－1所示。

方式二（方式是否正确，有待考证）
File/New/ Workfile Workfile structure type ： Balanced Panel
Start date 1935 End date 1954 Number of cross 1 OK Cross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _US
.
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思路一：变量之间是非同阶单整 ：序列变换
◎变量之间是非同阶单整的指即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，
此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。
◎对序列进行差分或取对数使之变成同阶序列
若变换序列后均为平稳序列可用变换后的序列直接进行回归
思路二 若变换序列后均为同阶非平稳序列，则请点
.
若拒绝H1 ，则模型为变参数模型（模型一）。 构建统计量：请点F统计量
.
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假设检验的 F 统计量的计算方法
构建变参数模型得残差平方和S1 并考虑其自由度 请点
构建变截距模型得残差平方和S2并考虑其自由度 请点
构建不变参数模型得残差平方和S3并考虑其自由度 请点
计算 F2 统计量
F 2 ( S 3 S 1 S ( 1 N ) / N [ N T ( 1 k ( ) k 1 ) ( 1 ) ) ~ ] F [N ( 1 )k ( 1 )N , ( T k 1 )]
第十章 Panel Data模型
第一步 录入数据
第二步 分析数据的平稳性（单位根检验）
第三步 平稳性检验后分析路径选择
第四步 协整检验`
第五步 回归模型
.
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第一步 录入数据
一 请点 实例数据 二 请点 录入数据软件操作