第九章面板数据模型

第7章 面板数据模型分析

2.2.2 时点固定效应模型（time fixed effects model）如果一个面板数据模型定义为， yit = t + Xit ' +it, i

14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0安徽 北京 福建 河北 黑龙江 吉林 江苏 江西 辽宁 内蒙古 山东 上海 山西 天津 浙江1．面板数

3. 空间面板模型:当考虑国家、地区、州、县等相关截面数据时， 这些总量个体可能表现出必须处理的截面相关 性。现在有大量运用空间数据的文献处理这种 相关性。这种空间相依模型在区域科

第九章 面板数据模型第一节 面板数据 第二节 面板数据回归模型概述 第三节 混合回归模型 第四节 变截距回归模型 第五节 变系数回归模型 第六节 效应检验与模型形式设定检验 第七节

可以增大样本数量 可以增大变量的变异程度 可以分析不同观察对象之间的差异 可以分析不同时期之间的差异 可以分析跨时期的因果关系（动态模型）概括而言，联合使用时间序列和截面混合数据(

Y1 eT X 1 U 1 Y i i e T X ii U ii 1 ， 2 ， ， NY2 eT X 2 U 2YZBU1 Y N 2 eT X N N U N , 1 2 N

二氧化硫排放量（ 人均国内生产总值（ 面板数据散点图。 数据散点图 二氧化硫排放量（SO2it）与人均国内生产总值（RGDPit）面板数据散点图。关系的面板数据研究 案例 1：工业

b (Sw)1Sw XY其中 SSˆ 2w XX (Xitit X i.)( X it X i.)i. it i.w XY (XX )( X Y)nT n k(eit

第17章 动态面板数据模型17.1 动态面板数据模型前一章讨论具有固定效应和随机效应的线性静态面板数据模型，但由于经济个体行为的连续性、惯性和偏好等影响，经济行为是一个动态变化过程，这时需要用动态模型来研究经济关系。本章主要讨论动态面板数据模型的一般原理和估计方法，然后介绍了面板数据的单位根检验、协整分析和格朗杰因果检验的相关原理及操作。17.1.1动态面板

X uit itiYi. X i.i. uib (Sbb XX)1Sb XY其中 S Sˆ 2b XXiT (Xi.i.X )( Xi.i.X))b XYi*T (XX

2. 轮换面板模型: 同一个个体可能不愿被一次又一次的被回访，为 了保持调查中个体数目相同，在第二期调查中退 出的部分个体，被相同数目的新的个体所替代， 这种允许研究者检验 “抽样

第二节 面板数据回归模型概述 一、面板数据回归模型的一般形式Kyit i ki xkit uit k 1其中，i=1, 2, …,N 表示个N个体； t =1, 2, …,T 表

Y1 eT X1 U1 Yi ieT Xii Ui i 1，2，L ，NY2 eT X 2 U2Y ZB U1LYNL2eTLXLN NL UN,1 2 N 214一、混合回归模型

ˆ 分别为回归系数的LSDV估计向量，GLS估计 ˆ ， 其中： F R 向量； ˆ ,ˆ R 分别为LSDV估计系数，GLS估计系数的协方差 矩阵估计量。F若随机效应为真时，

7968.3278792.2103表2 上市公司的投资与股票账面价值4（二）面板数据模型的优点面板数据模型（panel data model），即研究和分析 面板数据的模型。它的变

关系的面板数据研究 案例 1：工业 SO2 排放及人均 GDP 关系的面板数据研究 ：SO2_95_06 vs. Polynomial (degree=3) of RGDP 240

i 2 i i k i ik)=0E (ε ) = 0 Var (ε ) = σ ε i ≠ k Cov (ε , ε ) = E (ε ε ) = 0 ε 与回归量X 无关i 2

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