宏观数据能够与微观数据结合建模吗？

不同层面的数据肯定不能放在一个模型进行解释的，数据结构都不一样。
无论是微观解释宏观，还是宏观解释微观，从逻辑和哲学方法论基础上都是行不通的！

其实，现在这种结合"宏观时间序列变量"与"微观面板资料变量"之 (国际) 文章一大堆，其中有不少是做错了，但也有不少之正确应用，请搜寻一下！

黃河泉 发表于 2022-7-22 16:59
其实，现在这种结合"宏观时间序列变量"与"微观面板资料变量"之 (国际) 文章一大堆，其中有不少是做错了，但 ...

请问老师有没有可以参考的正确文献 能够分享一下吗

amiicc 发表于 2022-12-16 19:54
请问老师有没有可以参考的正确文献 能够分享一下吗

请参考 https://bbs.pinggu.org/thread-11194983-1-1.html。

黃河泉 发表于 2022-12-16 21:21
请参考 https://bbs.pinggu.org/thread-11194983-1-1.html。

谢谢老师

当然可以将宏观数据与微观数据结合建模。这种方法通常被称为“宏观-微观融合”或者“宏观-微观接口模型”。

在你的场景中，被解释变量和控制变量来自个体层面（微观数据），而你想要考察的解释变量则是国家或区域层面的数据（宏观数据）。

要进行这种融合建模，你可以考虑以下方法：

1. **嵌套模型**：构建一个包含宏观和微观层面上因素的模型。例如，在微观层面上使用控制变量，而在宏观层面上使用你的宏观解释变量。

2. **中介效应分析**：可能有一些微观层面的因素（如个体行为、企业决策等）受到宏观环境的影响，并进一步影响到被解释变量。在这种情况下，可以对中介效应进行建模和分析。

3. **匹配方法**：为了将宏观数据与微观数据结合，你可以使用倾向得分匹配（PSM）、工具变量法（IV）或其他类似的匹配或控制方法，以减小因宏观因素导致的样本选择偏差。

总之，在进行宏观-微观融合建模时，关键是要理解宏观和微观层面的因素如何相互作用，并选择合适的统计方法来处理这些复杂的关系。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用