求助: Panel Data 在应用中的问题

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首先声明, 俺是新手, 问题很多可能会很naive, 既包括了整体步骤上的问题, 又有些细节疑问, 希望高手们能耐心看完,并不吝赐教.

目前正在写一篇论文, 考察FDI(foreign direct investment)的溢出效应对中国domestic地区经济的影响. 数据是从统计年鉴上摘取的31省市从1999-2004的相关值. model 用的是C.Douglas的生产函数,进行了后续推导. 选用limdep软件来分析.

步骤:

我先对basic model 做OLS, 发现其中一变量的回归系数很小很小, 也不显著(t=1.2, P value=0.2)

然后我对individual(省市)及time分别做了Fixed effect 和 Random 的回归, 通过Hausman Test, 应该选取time下的random effect

...再然后, 我就只剩对着结果发呆了...

问题: 1. 定下time下的random effect后, 该如何对原model处理?

2. 运行结果中有个diagnostic 参数叫 Akaike Info. Crt.= -.302, 这个参数查了很久也不知道是干什么用的, 有什么意义? 还有个autocorrelation Rho= .5438, 这说明了什么?

3. 老板还跟我唠叨内生外生什么的, 我听得稀里糊涂(人在国外, 他倒是计量出身的, 我可是刚接触), 谁知道这里什么地方牵扯到endogeneity了?

4. 我还应该考察heterodasticity的问题吗? 好像panel data 总会存在, 用LM测算? 然后用GLS回归, 是对已调整的model回归呢, 还是从最初始的model回归?

能读到这里的, 我就已经很感谢了, 如果再能作答一二, 解我燃眉之急, 将不胜感激

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关键词：panel data Panel Data pane fixed effect 求助 应用 Data Panel

看来大家都忙着下载了......

其实回答个问题并不费多少时间的.......

其中一变量的回归系数很小很小, 也不显著-----可能是序列不平稳而产生伪回归

AIC准则经常会遇到,一般越小越好

heterodasticity的问题应该考虑,不同的模型(SUR或者cross section weights)有不同的优点.

因为没有用过limdep软件.以上是基于EVIEWS. 建议看易丹辉的书.

回归不可能所有的系数都显著,如果有内生性问题就麻烦了。你看看伍德里奇德书吧，上面介绍的清楚