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面板數據模型(已修改)

2025-08-17 18:10 本頁面

　

【正文】面板數據模型1．面板數據定義。時間序列數據或截面數據都是一維數據。例如時間序列數據是變量按時間得到的數據；截面數據是變量在截面空間上的數據。面板數據（panel data）也稱時間序列截面數據（time series and cross section data）或混合數據（pool data）。面板數據是同時在時間和截面空間上取得的二維數據。面板數據示意圖見圖1。面板數據從橫截面（cross section）上看，是由若干個體（entity, unit, individual）在某一時刻構成的截面觀測值，從縱剖面（longitudinal section）上看是一個時間序列。面板數據用雙下標變量表示。例如yi t, i = 1, 2, …, N。 t = 1, 2, …, TN表示面板數據中含有N個個體。T表示時間序列的最大長度。若固定t不變，yi ., ( i = 1, 2, …, N)是橫截面上的N個隨機變量；若固定i不變，y. t, (t = 1, 2, …, T)是縱剖面上的一個時間序列（個體）。圖1 N=7，T=50的面板數據示意圖例如19902000年30個省份的農業總產值數據。固定在某一年份上，它是由30個農業總產總值數字組成的截面數據；固定在某一省份上，它是由11年農業總產值數據組成的一個時間序列。面板數據由30個個體組成。共有330個觀測值。對于面板數據yi t, i = 1, 2, …, N。 t = 1, 2, …, T來說，如果從橫截面上看，每個變量都有觀測值，從縱剖面上看，每一期都有觀測值，則稱此面板數據為平衡面板數據（balanced panel data）。若在面板數據中丟失若干個觀測值，則稱此面板數據為非平衡面板數據（unbalanced panel data）。注意：EViwes 、。例1（file:panel02）：19962002年中國東北、華北、華東15個省級地區的居民家庭人均消費（不變價格）和人均收入數據見表1和表2。數據是7年的，每一年都有15個數據，共105組觀測值。人均消費和收入兩個面板數據都是平衡面板數據，各有15個個體。人均消費和收入的面板數據從縱剖面觀察分別見圖2和圖3。從橫截面觀察分別見圖4和圖5。橫截面數據散點圖的表現與觀測值順序有關。圖4和圖5中人均消費和收入觀測值順序是按地區名的漢語拼音字母順序排序的。表1 19992002年中國東北、華北、華東15個省級地區的居民家庭人均消費數據（不變價格）地區人均消費1996199719981999200020012002CPAH（安徽） CPBJ（北京） CPFJ（福建） CPHB（河北） CPHLJ（黑龍江） CPJL（吉林） CPJS（江蘇） CPJX（江西） CPLN（遼寧） CPNMG（內蒙古） CPSD（山東） CPSH（上海） CPSX（山西） CPTJ（天津） CPZJ（浙江）資料來源：《中國統計年鑒》19972003。表2 19992002年中國東北、華北、華東15個省級地區的居民家庭人均收入數據（不變價格）地區人均收入1996199719981999200020012002IPAH（安徽） IPBJ（北京） IPFJ（福建） IPHB（河北） IPHLJ（黑龍江） IPJL（吉林） IPJS（江蘇） IPJX（江西） IPLN（遼寧） IPNMG（內蒙古） IPSD（山東） IPSH（上海） IPSX（山西） IPTJ（天津） IPZJ（浙江）資料來源：《中國統計年鑒》19972003。圖2 15個省級地區的人均消費序列（縱剖面）圖3 15個省級地區的人均收入序列（file:4panel02）圖4 15個省級地區的人均消費散點圖圖5 15個省級地區的人均收入散點圖（7個橫截面疊加）(每條連線表示同一年度15個地區的消費值) (每條連線表示同一年度15個地區的收入值)用CP表示消費，IP表示收入。AH, BJ, FJ, HB, HLJ, JL, JS, JX, LN, NMG, SD, SH, SX, TJ, ZJ分別表示安徽省、北京市、福建省、河北省、黑龍江省、吉林省、江蘇省、江西省、遼寧省、內蒙古自治區、山東省、上海市、山西省、天津市、浙江省。15個地區7年人均消費對收入的面板數據散點圖見圖6和圖7。圖6中每一種符號代表一個省級地區的7個觀測點組成的時間序列。相當于觀察15個時間序列。圖7中每一種符號代表一個年度的截面散點圖（共7個截面）。相當于觀察7個截面散點圖的疊加。圖6 用15個時間序列表示的人均消費對收入的面板數據圖7 用7個截面表示的人均消費對收入的面板數據（7個截面疊加）為了觀察得更清楚一些，圖8給出北京和內蒙古19962002年消費對收入散點圖。從圖中可以看出，無論是從收入還是從消費看內蒙古的水平都低于北京市。內蒙古2002年的收入與消費規模還不如北京市1996年的大。圖9給出該15個省級地區1996和2002年的消費對收入散點圖。可見6年之后15個地區的消費和收入都有了相應的提高。圖8 北京和內蒙古19962002年消費對收入時序圖圖9 1996和2002年15個地區的消費對收入散點圖2．面板數據的估計。用面板數據建立的模型通常有3種。即混合估計模型、固定效應模型和隨機效應模型。混合估計模型。如果從時間上看，不同個體之間不存在顯著性差異；從截面上看，不同截面之間也不存在顯著性差異，那么就可以直接把面板數據混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估計參數。如果從時間和截面看模型截距都不為零，且是一個相同的常數，以二變量模型為例，則建立如下模型， yit = a +b1 xit +eit, i = 1, 2, …, N。 t = 1, 2, …, T (1)a 和b1不隨i，t變化。稱模型(1)為混合估計模型。以例1中15個地區1996和2002年數據建立關于消費的混合估計模型，得結果如下：圖10 EViwes估計方法：在打開

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