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一、单选题1、一个因素具有3个不同的属性类型，则需要引入几个虚拟变量？（）A.5B.2C.3D.4正确答案：B2、虚拟变量的设置方式包括（）A.ABC都是B.乘法方式C.加法方式D.混合方式正确答案：A3、对于有限分布滞后模型Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+β2Xt-2+…+βsXt-s+ut在一定条件下，参数βi可近似用一个关于i的多项式表示（i=0，1，2，…，k），其中多项式的阶数m必须满足（）A.m<kB.m=kC.m>kD.m≥k正确答案：A4、在某个结构方程过度识别的条件下，不适用的估计方法是（）A.间接最小二乘法B.二阶段最小二乘法C.工具变量法D.有限信息极大似然估计法正确答案：D5、对Logistic模型和Probit模型的参数估计通常采用极大似然估计法，用这种方法估计模型参数时，对样本抽取方法的要求是（）A.随机抽样B.遵循抽样的基本原则C.独立同分布D.与线性回归模型一样正确答案：A二、多选题1、先决变量包括哪几种变量？（）A.内生滞后变量B.外生滞后变量C.内生变量D.外生变量正确答案：A、B、D2、结构式方程中的解释变量可以是（）A.内生滞后变量B.外生变量C.外生滞后变量D.虚拟变量正确答案：A、B、C、D3、结构式模型中，需要进行识别的方程是A.行为方程B.平衡方程C.技术方程D.制度方程正确答案：A、C、D4、以下选项中属于非随机方程的有（）A.制度方程B.行为方程C.平衡方程D.经验方程正确答案：C、D三、判断题1、1990年至2016年全国31个省份的GDP数据是属于面板数据。
（）正确答案：√2、元旦前，学院要统计学生回家与否的情况，获得的记录数据中变量X（学生回家与否）是二元选择变量。
（）正确答案：√3、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数仅与样本容量大小有关。
（）正确答案：×4、在联立方程模型中，取值独立于模型的变量称为外生变量或前定变量。
面板数据模型面板数据模型，又称固定效应模型，是计量经济学中常用的一种数据分析方法。
它适用于时间序列和截面数据的联合分析，具有较高的灵活性和强大的解释能力。
本文将对面板数据模型的基本原理、应用场景以及估计方法进行介绍，并通过实例说明其实际运用。
第一部分：面板数据模型的基本原理面板数据模型基于以下假设：每个个体（又称单位）在不同时间点都有观测值，并且个体之间的观测值具有相关性。
面板数据模型通常由固定效应模型和随机效应模型两种形式。
固定效应模型假设个体特定的不变因素对观测值产生了影响，这些不变因素可能包括个体的性别、年龄、学历等。
固定效应模型可以通过引入个体固定效应变量来捕捉这些影响因素，并以此来解释观测值的变动。
第二部分：面板数据模型的应用场景面板数据模型在经济学、金融学、社会学等领域得到了广泛的应用。
例如，在经济学中，研究人员可以利用面板数据模型来分析不同国家或地区的经济增长情况，探讨政策对经济发展的影响；在金融学领域，研究人员可以运用面板数据模型来研究股票价格的波动和影响因素。
第三部分：面板数据模型的估计方法面板数据模型有多种估计方法，常见的有固定效应模型估计和随机效应模型估计。
固定效应模型估计通常采用最小二乘法，即通过对个体固定效应进行回归分析来求解模型参数。
随机效应模型估计则假设个体固定效应是误差项的一部分，通过对固定效应进行随机化处理得到模型的估计结果。
实例应用：假设我们需要研究不同地区的教育水平对经济增长的影响，我们可以使用面板数据模型来分析这个问题。
我们收集了10个地区在2010年到2020年的经济增长率和教育水平数据。
我们可以利用固定效应模型来探究教育水平对经济增长的影响。
首先，我们创建一个包含个体固定效应的面板数据模型，并使用最小二乘法来估计参数。
然后，我们通过分析模型的显著性水平、参数估计结果以及模型拟合程度来得出结论。
通过面板数据分析，我们可以发现教育水平对经济增长确实存在显著的正向影响。
面板数据的计量经济分析1. 引言面板数据是研究中常用的一种数据形式，它包含多个个体在多个时间点上的观测值。
由于其具有横截面和时间序列的特点，面板数据通常可以提供比纯横截面数据或纯时间序列数据更大的信息量。
计量经济学的面板数据分析方法能够更准确地评估变量之间的关系，并对经济政策的效果进行研究。
本文将介绍面板数据的基本特征、主要的面板数据模型和计量经济学中常用的面板数据分析方法。
2. 面板数据的基本特征面板数据可以分为两种类型：平衡面板数据和非平衡面板数据。
平衡面板数据是指每个时间点上都有完整数据的面板，而非平衡面板数据则是至少有一个时间点上缺失了一些观测值的面板。
面板数据的分析需要考虑两个维度的异质性：个体异质性和时间异质性。
个体异质性是指不同个体之间的特征和行为存在差异，时间异质性是指同一时间点上不同个体之间的特征和行为存在差异。
3. 面板数据模型在计量经济分析中，有几种常用的面板数据分析模型。
3.1 固定效应模型固定效应模型假设每个个体的截距项是固定的，不随个体特征变化而变化。
通过固定效应模型，可以分离掉个体之间的异质性，使得我们更关注变量之间的关系。
固定效应模型的基本形式为：$$ y_{it} = \\alpha + \\beta X_{it} + \\gamma D_i + \\epsilon_{it}$$其中，y it是个体i在时间t的因变量观测值，X it是自变量观测值，D i是个体固定效应，$\\epsilon_{it}$是误差项。
3.2 随机效应模型随机效应模型假设个体截距项是随机的，并且与个体特征无关。
通过随机效应模型，可以同时考虑个体之间的异质性和变量之间的关系。
随机效应模型的基本形式为：$$ y_{it} = \\beta X_{it} + \\gamma D_i + \\alpha_i + \\epsilon_{it}$$其中，$\\alpha_i$是个体随机效应，$\\epsilon_{it}$是误差项。
第九章_空间计量经济模型第九章空间计量经济模型学习⽬标：熟悉空间效应的来源。
掌握空间权重矩阵的设定。
掌握空间相关性的各种统计检验⽅法。
掌握线性空间模型的分类及选择。
掌握线性空间模型的极⼤似然估计法的原理。
熟悉GeoDa软件进⾏线性空间模型估计的详细步骤。
简单地说，空间计量经济学（spatial econometrics）就是空间经济的计量，是计量经济学的⼀个分⽀。
空间计量经济学研究的是如何在横截⾯数据（cross-sectional data）和⾯板数据（panel data）的回归模型中处理空间相互作⽤（空间⾃相关）和空间结构（空间不均匀性），⽬前已经成为空间经济学及其相关学科的重要学科基础。
本章将主要讨论空间权重矩阵的设定，空间相关性的检验，空间计量经济模型的设定、参数估计及检验。
第⼀节空间计量经济学概述作为现代微观计量经济学的⼀个分⽀，旨在为处理截⾯数据或⾯板数据中的空间效应、空间相关性与空间异质性⽽发展专门的建模、估计与统计检验⽅法。
由于对其理论上的关⼼以及将计量经济模型应⽤到新兴⼤型编码数据库中的要求，近年来这个领域获得了快速发展。
⼀、空间计量经济学的缘起与发展就历史观点⽽⾔，由于在区域计量经济模型中处理次级地区数据的需要，早在20世纪70年代欧洲就展开了空间计量经济学研究，并将它作为⼀个确定的领域。
Paelinck&Klaassen 定义了这个领域，包括：空间相互依赖在空间模型中的任务，空间关系不对称性，位于其他空间的解释因素的重要性，过去的和将来的相互作⽤之间的区别，明确的空间模拟。
Anselin 对空间计量经济学进⾏了系统的研究，并将空间计量经济学定义为：在区域科学模型的统计分析中，研究由空间所引起的各种特性的⼀系列⽅法。
换句话说，空间计量经济学研究的是明确考虑空间影响（空间⾃相关和空间不均匀性）的⽅法。
⽬前，空间计量经济学研究包括以下四个感兴趣的领域：计量经济模型中空间影响的确定，合并了空间影响的模型的估计，空间影响存在的说明检验和诊断，空间预测。
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。
