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发布:liuyan200546 | 分类:数据分析

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转载:面板数据分析的思路和Eviews操作:面板数据一般有三种:混合估计模型;随机效应模型和固定效应模型。首先,第一步是作固定效应和随机效应模型的选择,一般是用Hausman检验。如果你选用的是所有的企业,反映的是 ...
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转载:面板数据分析的思路和Eviews操作:
面板数据一般有三种:混合估计模型;随机效应模型和固定效应模型。
首先,第一步是作固定效应和随机效应模型的选择,一般是用Hausman检验。
如果你选用的是所有的企业,反映的是总体的效应,则选择固定效应模型,如果你选用的是抽样估计,则要作Hausman检验。这个可以在Eviews 5.1里头做。
H0:应该建立随机效应模型。
H1:应该建立固定效应模型。
先使用随机效应回归,然后做Hausman检验,如果是小概率事件,拒绝原假设则应建立固定效应模型,反之,则应该采用随机效应模型进行估计。
第二步,固定效应模型分为三种:个体固定效应模型、时刻固定效应模型和个体时刻固定效应模型(这三个模型的含义我就不讲了,大家可以参考我列的参考书)。如果我们是对个体固定,则应选择个体固定效用模型。但是,我们还需作个体固定效应模型和混合估计模型的选择。所以,就要作F值检验。相对于混合估计模型来说,是否有必要建立个体固定效应模型可以通过F检验来完成。
H0:对于不同横截面模型截距项相同(建立混合估计模型)。SSEr
H1:对于不同横截面模型的截距项不同(建立时刻固定效应模型)。SSEu
F统计量定义为: F=[( SSEr - SSEu)/(T+k-2)]/[ SSEu/(NT-T-k)] 其中,SSEr,SSEu分别表示约束模型(混合估计模型的)和非约束模型(个体固定效应模型的)的残差平方和(Sum squared resid)。非约束模型比约束模型多了T–1个被估参数。需要指出的是:当模型中含有k个解释变量时,F统计量的分母自由度是NT-T- k。通过对F统计量我们将可选择准确、最佳的估计模型。
在作回归是也是四步:第一步,先作混合效应模型: 在cross-section 一栏选择None ,Period也是None;Weights是cross-section Weights,然后把回归结果的Sum squared resid值复制出来,就是SSEr
第二步:作个体固定效用模型:在cross-section 一栏选择Fixed ,Period也是None;Weights是cross-section Weights,然后把回归结果的Sum squared resid值复制出来,就是SSEu
第三步:根据公式F=[( SSEr - SSEu)/(T+k-2)]/[ SSEu/(NT-T-k)]。计算出结果。其中,T为年数,不管我们的数据是unbalance还是balance看observations就行了,也即Total pool (balanced) observations:的值,但是如果是balance我们也可以计算,也即是每一年的企业数的总和。比如说我们研究10年,每一年又500加企业,则NT=10×500=5000。K为解释变量,不含被解释变量。
第四步,根据计算出来的结果查F值分布表。看是否通过检验。检验准则:当F> Fα(T-1, NT-T-k) , α=0.01,0.05或0.1时,拒绝原假设,则结论是应该建立个体固定效应模型,反之,接受原假设,则不能建立个体固定效应模型。
参考书: [1] Cheng Hsiao. Analysis of Panel Dada, 2nd ed. Originally published by Cambridge University Press in 2003. [2] Greene, Econometric analysis [3] Wooldridge, Jeffrey M., 2002, “Econometric analysis of cross section and panel data”, 1960-Cambridge, Mass.: MIT Press.
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