计量经济学横截面数据模型下标

1、什么是计量经济学？计量经济学（Econometrics）意为“经济测量”，它是利用经济理论、数学、统计推断等工具，对经济现象进行分析的一门社会科学。

2、计量经济学分析经济问题的经典步骤Step1 理论或假说的陈述Step2 建立数学模型Step3 建立相应的计量经济学模型Step4 获取数据Step5 计量模型的参数估计Step6 检验模型设定是否正确Step7 假设检验（检验来自模型的假说）Step8 预测或控制◆关于数据1、数据分类（1）时间序列数据（Time Series Data）：对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。

如每年、每月、每季度等（2）横截面数据（Cross Section Data）：对一个变量在同一个时间点上搜集的数据。

如同一年的分国别、分省、分厂家数据（3）混合数据（Pooled Data）：时序和横截面的混合数据，既有分时，每一时点的观察对象又有不同(多个横截面单元) 广泛运用的一类特殊的混合数据——面板数据/综列数据/合成数据（Panel Data）：在时间轴上对相同的横截面单元跟踪调查得到的数据。

如每年对各省GDP的报告。

2、研究结果永远不可能比数据的质量更好观测误差、近似进位计量、高度加总、选择性偏误3、数据来源：网站、统计年鉴、商业数据库等（1）统计局、央行、证券交易所、世行、IMF等官方网站（2）图书馆（纸质、电子版年鉴）（3）商业数据库◆例子例1：凯恩斯消费理论①人们倾向于随他们收入的增加而增加消费，但消费的增加不如收入的增加那么多。

②C=a+bI →确定性关系③Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项，非确定性关系④搜集80～91年美国消费及收入数据⑤估计参数：解释：平均而言，收入↑1美元，消费↑72美分⑥检验模型设定的正确性：是否应当加入别的可能影响消费额的变量，如就业等。

⑦假设检验：H0 : β 2 < 1 （边际消费倾向<1）⑧预测：给定X，算Y控制：给定Y ，算X◆ 基本的统计学术语和概念 1、随机变量 (r.v)以一定的概率取到各种可能值的变量，取值由抽样或试验结果决定。

计量经济学总复习题库一、单项选择题1．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B ）。

A ．1930年世界计量经济学会成立B ．1933年《计量经济学》会刊出版C ．1969年诺贝尔经济学奖设立D ．1926年计量经济学（Economics ）一词构造出来2．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（ B ）。

A ．内生变量B ．外生变量C ．滞后变量D ．前定变量3．下面属于横截面数据的是（ D ）。

A ．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值B ．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值C ．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D ．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值4．经济计量分析工作的基本步骤是（ A ）。

A ．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B ．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型C ．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D ．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型5．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（ D ）。

A ．虚拟变量B ．控制变量C ．政策变量D ．滞后变量6．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ B ）。

A ．横截面数据B ．时间序列数据C ．修匀数据D ．原始数据7．进行相关分析时的两个变量（ A ）。

A ．都是随机变量B ．都不是随机变量C ．一个是随机变量，一个不是随机变量D ．随机的或非随机都可以8．表示x 和y 之间真实线性关系的是（ C ）。

A ．01ˆˆˆt t Y X ββ=+ B ．01()t t E Y X ββ=+ C ．01t t t Y X u ββ=++ D ．01t t Y X ββ=+9．参数β的估计量ˆβ具备有效性是指（ B ）。

A ．ˆvar ()=0βB ．ˆvar ()β为最小C ．ˆ()0ββ－＝D ．ˆ()ββ－为最小10．对于01ˆˆi i i Y X e ββ=++，以σˆ表示估计标准误差，Y ˆ表示回归值，则（ B ）。

横截面数据模型在经济统计学中的面板异质性处理在经济统计学中，横截面数据模型是一种常用的分析方法，它可以帮助我们理解不同个体之间的差异和影响因素。

然而，由于个体之间存在着异质性，即不同个体在某些方面存在差异，这给横截面数据的分析带来了一定的挑战。

为了更好地处理面板数据中的异质性，研究人员采用了一系列的方法和技术。

首先，面板数据的异质性可以通过固定效应模型来处理。

固定效应模型假设个体之间的差异是固定的，并且可以通过引入个体固定效应来控制。

个体固定效应是指个体特定的不可观测因素对因变量的影响。

通过引入个体固定效应，我们可以消除个体之间的异质性，并更准确地估计其他变量对因变量的影响。

其次，面板数据的异质性还可以通过随机效应模型来处理。

随机效应模型假设个体之间的差异是随机的，并且可以通过引入个体随机效应来控制。

个体随机效应是指个体特定的可观测和不可观测因素对因变量的影响。

与固定效应模型相比，随机效应模型更加灵活，因为它允许个体之间的差异是随机的。

通过引入个体随机效应，我们可以更好地捕捉个体之间的异质性，并更准确地估计其他变量对因变量的影响。

此外，面板数据的异质性还可以通过固定效应模型和随机效应模型的组合来处理。

这种方法被称为混合效应模型，它通过同时引入个体固定效应和个体随机效应来控制个体之间的差异。

混合效应模型兼具固定效应模型和随机效应模型的优点，既可以消除个体之间的异质性，又可以更好地捕捉个体之间的差异。

除了上述的方法，研究人员还可以使用其他的技术来处理面板数据中的异质性。

例如，可以引入交互项来捕捉个体之间的差异，或者使用倾向得分匹配方法来匹配具有相似特征的个体。

这些方法在一定程度上可以减少个体之间的异质性，并提高分析的准确性。

总之，横截面数据模型在经济统计学中的面板异质性处理是一个重要的课题。

通过引入个体固定效应、个体随机效应或者混合效应模型，研究人员可以更好地控制个体之间的差异，并更准确地估计其他变量对因变量的影响。

计量经济学面板数据模型讲义1．面板数据定义。

时间序列数据或截面数据都是一维数据。

例如时间序列数据是变量按时间失掉的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。

面板数据〔panel data〕也称时间序列截面数据〔time series and cross section data〕或混合数据〔pool data〕。

面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。

面板数据表示图见图1。

面板数据从横截面〔cross section〕上看，是由假定干集体〔entity, unit, individual〕在某一时辰构成的截面观测值，从纵剖面〔longitudinal section〕上看是一个时间序列。

面板数据用双下标变量表示。

例如y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, TN表示面板数据中含有N个集体。

T表示时间序列的最大长度。

假定固定t不变，y i ., ( i = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；假定固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列〔集体〕。

图1 N=7，T=50的面板数据表示图例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。

固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。

面板数据由30个集体组成。

共有330个观测值。

关于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，假设从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，那么称此面板数据为平衡面板数据〔balanced panel data〕。

假定在面板数据中丧失假定干个观测值，那么称此面板数据为非平衡面板数据〔unbalanced panel data〕。

留意：EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估量模型。

第一章统计概念1.什么是计量经济学计量经济学是对经济的测度，利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析的一门社会科学。

2.计量经济学的方法论（计量经济分析步骤）（1）建立理论假说。

（2）收集数据。

（3）假定数学模型。

（4）设立统计或计量模型。

（5）估计经济模型参数（6）核查模型的适用性：模型设定检验。

（7）检验源自模型的假定（8）利用模型进行预测4.数据类型（1）时间序列数据：按时间跨度获得的数据。

特征是一般变量如 Y t、X t下标为t。

（2）截面数据：同一时点上的一个或多个变量的数据集合。

如：各地区2002年人口普查数据。

（3）合并数据：既包括时间序列数据有包括截面数据。

例：20年间10个国家的失业数据。

20年失业数据是时间序列，10个国家又是截面数据。

（4）面板数据：同一个横截面的单位的跨期调查数据。

例：对相同的家庭数量在几个时间间隔内进行的财务状况调查。

5.理解回归关系回归关系是一种统计上的相关关系，并不意味着自变量和因变量之间存在着因果关系。

第二章线性回归的基本思想1.回归分析的含义: 回归分析是反映的自变量和因变量之间的统计关系，回归分析是在自变量给定条件下的因变量的变化，是一种条件回归分析E（Y i|X i）=B1+B2X i2.随机误差项的性质（为什么要引入随机误差项）（1）随机误差项代表着未纳入模型变量对因变量的影响（2）即使模型包括了影响因变量的所有因素，模型也有不可避免的随机性。

（3）μ还代表着度量误差（4）模型设定应该尽可能简单，只要不遗漏重要变量，把因变量的次要影响因素归于随机项 μ 。

（奥卡姆剃刀原则）3.参数估计方法———普通最小二乘法的基本思想 选择参数使得残差平方和最小——Min ∑e i 2=Min ∑（Y i −Yi ̌）2=Min ∑（Y i −b 1−b 2X i ）^24.根据Ols 法得出参数 b 1 b 2 称为最小二乘估计量，最小二乘估计量的性质： （1）Ols 方法获得样本回归直线过样本均值点（X ，Y ） （2）残差的均值总为0，（3）残差项与解释变量的乘积求和为0，即残差项与解释变量不相关。

计量经济学数据计量经济学是经济学中的一个重要分支，它运用数理统计和经济理论的方法，对经济现象进行定量分析和预测。

在计量经济学研究中，数据是非常重要的基础，它们提供了对经济现象进行实证分析的依据。

以下是一些常用的计量经济学数据及其标准格式。

1. 时间序列数据时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，用于分析经济现象随时间变化的趋势和周期性。

常见的时间序列数据包括GDP、通货膨胀率、失业率等。

标准格式如下：年份数据1 数据2 数据32000 100 2.5% 5%2001 105 2.8% 4.8%2002 110 3.2% 4.5%...2. 横截面数据横截面数据是在某一时间点上收集的数据，用于分析不同经济体之间的差异和关联。

常见的横截面数据包括不同国家的人均收入、教育水平、劳动力参与率等。

标准格式如下：国家数据1 数据2 数据3国家A 5000 12年 70%国家B 8000 14年 65%国家C 6000 10年 75%...3. 面板数据面板数据是时间序列数据和横截面数据的结合，既包含了经济现象随时间变化的趋势，又包含了不同经济体之间的差异。

常见的面板数据包括不同国家的GDP 增长率、投资率、贸易自由化指数等。

标准格式如下：国家年份数据1 数据2 数据3国家A 2000 5% 20% 50%国家A 2001 4% 18% 48%国家B 2000 6% 25% 55%国家B 2001 5% 22% 52%...4. 实验数据实验数据是通过实验设计和实施获得的数据，用于研究经济政策的效果和经济理论的验证。

常见的实验数据包括政策干预后的就业率、收入增长率、消费者满意度等。

标准格式如下：实验组控制组数据1 数据2 数据3组别A 组别B 80% 2% 90组别A 组别B 85% 3% 95...在收集计量经济学数据时，需要注意数据的来源和可靠性。

可以通过政府部门发布的统计数据、国际组织的报告、学术期刊中的研究成果等渠道获取数据。