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面板數據分為哪些

發布時間:2022-12-09 19:13:58

『壹』 計量經濟學:合並數據和面板數據的區別

一、數據特點不同

1、面板數據是將「截面數據」和「時間序列數據」綜合起來的一種數據類型。具有「橫截面」和「時間序列」兩個維度,當這類數據按兩個維度進行排列時,數據都排在一個平面上,與排在一條線上的一維數據有著明顯的不同,整個表格像是一個面板。

2、合並數據是把在不同數據源的數據收集、整理、清洗,轉換後載入到一個新的數據源。

二、數據含義不同

1、面板數據是截面上個體在不同時間點的重復測量數據。

2、合並數據是數據收集、整理的一個過程數據。

三、數據分析方法不同

1、面板數據在分析時,多用面板數據模型,它可以用於分析各樣本在時間序列上組成的數據的特徵,它能夠綜合利用樣本信息,通過模型中的參數,既可以分析個體之間的差異情況,又可以描述個體的動態變化特徵。

2、合並數據是數據整理、整合成統一格式的過程,以便為下一步分析做基礎,分析方法可以根據數據的特點進行。

『貳』 請問 面板數據中常常把數據分為同質面板數據和異質面板數據 兩類數據有什麼區別嗎

同質面板是指各個unit的方差相等,即同方差,而異質面板即存在unit之間異方差.說白了就是同質就是同方差,異質就是異方差。至於如何檢驗,建議看一下Christophe Hurlin和Baptiste Venet的Granger Causality Tests in Panel Data Models with Fixed Coefficients,這篇文章的前部分有細致的講解的

『叄』 如何區分時間序列數據和面板數據

這要看你的數據是選取的是1998-2010年單一某地碳排放量(Y)和GDP(X)的數據,還是多個地方的數據了。前者是時間序列數據後者是面板數據(時間序列數據是指同一解釋變數在不同時點上同一地點的觀測值,簡單來講就是僅僅是某地的Y和X的數據;而面板數據指的是同一解釋變數在不同時點上多個地點的觀測值,比如Y和X選的是多個省的數據)。應該能看懂吧。

對於第二個問題:協整性檢驗和平穩性檢驗選取的變數是一樣的。
協整分析需要首先檢驗各個序列的平穩性,即進行單位根檢驗。對多變數來說一般可以用ADF檢驗和PP檢驗。
其次,再進行各個變數之間的協整檢驗。協整檢驗的方法有EG兩步法和JJ檢驗法。EG兩步法一般是針對兩個變數之間的協整關系進行檢驗,對於3個或以上的變數一般採用JJ檢驗法。
再次,利用向量誤差修正模型(VECM)建立各個變數之間的短期均衡關系,將長期均衡關系作為誤差糾正項納人方程中,以反應短期波動偏離長期均衡的程度。接著,可以利用Wald檢驗對誤差修正模型各方程系數的顯著性進行聯合檢驗,從而判別各變數因果關系的方向。

『肆』 什麼叫面板數據分析

面板數據,即Panel Data,也叫「平行數據」,是指在時間序列上取多個截面,在這些截面上同時選取樣本觀測值所構成的樣本數據。或者說他是一個m*n的數據矩陣,記載的是n個時間節點上,m個對象的某一數據指標。
其有時間序列和截面兩個維度,當這類數據按兩個維度排列時,是排在一個平面上,與只有一個維度的數據排在一條線上有著明顯的不同,整個表格像是一個面板,所以把panel data譯作「面板數據」。但是,如果從其內在含義上講,把panel data譯為「時間序列—截面數據」 更能揭示這類數據的本質上的特點。也有譯作「平行數據」或「TS-CS數據(Time Series - Cross Section)」。
1如
城市名:北京、上海、重慶、天津的GDP分別為10、11、9、8(單位億元)。這就是截面數據,在一個時間點處切開,看各個城市的不同就是截面數據。
如:2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分別為8、9、10、11、12(單位億元)。這就是時間序列,選一個城市,看各個樣本時間點的不同就是時間序列。
2如
2000、2001、2002、2003、2004各年中國所有直轄市的GDP分別為:
北京市分別為8、9、10、11、12;
上海市分別為9、10、11、12、13;
天津市分別為5、6、7、8、9;
重慶市分別為7、8、9、10、11(單位億元)。
這就是面板數據。
面板數據是按照英文的直譯,也有人將Panel data翻譯成綜列數據、平行數據等。由於國內沒有統一的說法,因此直接使用Panel data這種英文說法應該更准確一些。說面板數據也是比較通用的,但是面板數據並不能從名稱上反映出該種數據的實際意義,故很多研究者不願使用。
面板數據分析方法是最近幾十年來發展起來的新的統計方法,面板數據可以克服時間序列分析受多重共線性的困擾,能夠提供更多的信息、更多的變化、更少共線性、更多的自由度和更高的估計效率,而面板數據的單位根檢驗和協整分析是當前最前沿的領域之一。
面板數據的單位根檢驗的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC檢驗方法[5]。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS檢驗[6] , Maddala和Wu(1999),Choi(2001)提出的ADF和PP檢驗[7]等。面板數據的協整檢驗的方法主要有Pedroni[8] (1999,2004)和Kao[9](1999)提出的檢驗方法,這兩種檢驗方法的原假設均為不存在協整關系,從面板數據中得到殘差統計量進行檢驗。Luciano(2003)中運用Monte Carlo模擬[10]對協整檢驗的幾種方法進行比較,說明在T較小(大)時,Kao檢驗比Pedroni檢驗更高(低)的功效。
1.指標選取和數據來源
經濟增長:本文使用地區生產總值 ,以1999年為基期,根據各地區生產總值指數折算成實際 ,單位:億元。
能源消費:考慮到近年來我國能源消費總量中,煤炭和石油供需存在著明顯低估,而電力消費數據相當准確。因此使用電力消費更能准確反映能源消費與經濟增長之間的內在聯系(林伯強,2003)。所以本文使用各地區電力消費量 作為能源消費量,單位:億千瓦小時。
環境污染:污染物以氣休、液體、固體形態存在,本文選取工業廢水排放量作為環境污染的量化指標,單位:萬噸。
本文採用1999-2006年全國30個省(直轄市,自治區)的地區生產總值 、電力消費量 和工業廢水排放量 的數據構建面板數據集。30個省(直轄市,自治區)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、廣西、重慶、四川、貴州、雲南、陝西、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆,由於西藏數據不全故不包括在內。數據來源於《中國統計年鑒2000-2007》。為了消除變數間可能存在的異方差,本文先對地區生產總值 、地區電力消費量和工業廢水排放量進行自然對數變換。

『伍』 面板數據主成分分析

1.那要看你對什麼進行主成分了。通常都是對指標進行分析,但是你三個指標過少,一旦主成分分析後很有可能提出一個主成分,那就沒什麼意義。
2.如果選擇時間序列,則5年數據要看你是按照年來劃分還是按照月或日來分。如果是後者,數據量較大,還能做,如果選擇5年的,數據量還是偏少。時間序列和主成分的區別我認為是應用不同。時間序列傾向於時間上的數據,如一家公司10年內120個月的銷售量就可以使用時間序列做,而主成分數據更適合面板數據,也就是說在同一時刻如2012年年銷售量,用到資金流量,主營業務收入,營業外收入,總產值,營業成本等等指標,然後通過主成分提取主成分分析各個提取的主成分的貢獻,然後再做個回歸分析什麼的。兩者側重點不同。通常時間序列應用在金融計量統計中,而主成分用於多元統計較多。關鍵看你怎麼分割你手頭的數據集。
不好意思,一直沒看到你的提問,回答晚了。

『陸』 面板模型引入固定時間效應stata怎麼操作

面板模型引入固定時間效應stata操作方法:

xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year,fe 雙向固定效應,既可以控制年度效應,又可以用固定效應消除部分內生性

xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year LSDV法 就是虛擬變數最小二乘回歸

另外,建議用聚類穩健標准差,這是解決異方差的良葯

xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year,fe vce(cluster.個體變數)

xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year ,vce(cluster.個體變數)

『柒』 靜態面板數據分析

由於面板也是時間序列,為避免偽回歸問題,很多人糾結是否應當先進行平穩性檢驗及差分。並非所有的面板數據都要進行平穩性處理,如短面板數據或N與T接近的情形,由於T信息含量不足,不考慮擾動項序列自相關。只有設定為時間序列模型的情況下才需要進行平穩性檢驗。

xtdes 這個命令的重點在於看數據的輪廓:

xtsum 觀察各變數是否正常:

xttab 類別變數

correlate 相關性分析的必要性:

P.S. 改變數據結構的兩個常用命令 reshape 和 gather

xtline 變數間關系可視化:與模型設定是否一致?與模型結果是否一致?

面板模型根據數據的結構可以分為長短面板,也可以根據模型的設定分為靜態面板和動態面板。本文關注的是線性不可觀測效應的面板數據模型,常用命令如下:

xtpcse Linear regression with panel-corrected standard errors
xthtaylor Hausman–Taylor estimator for error-components models
xtfrontier Stochastic frontier models for panel data
xtrc Random-coefficients model
xtivreg Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models
Source: Stata Longitudinal-Data/Panel-Data Reference Manual - Linear regression estimators

混合回歸 (Pooled regression) 也被稱為「總體平均估計量 (Population-averaged model, or PA) 」,基本假設是 不存在個體效應(包括固定效應和隨機效應) ,因此必須對這個假設進行檢驗。

(1) 固定效應檢驗

(2) 隨機效應檢驗

xtreg 默認設定是 隨機效應模型 ,混合OLS應當使用 reg 或者 xtreg, pa 。

reg y x1 x2 x3, vce cluster(id)

劃重點:

注意 :分析長面板數據的 xtgls 和 xtpcse 命令都 沒有考慮個體效果 (fixed effects) ,他們對截面異質性的處理都是通過 OLS 估計得到的殘差進行了,也就是採用OLS估計的殘差估得穩健型方差-協方差矩陣。因此,上述回歸中均加入了i.id。這種情形下考慮固定效應有兩種方法:

(1) 加入 N-1 個虛擬變數(LSDV法)

(2) 先採用 xtdata 命令去除個體效果,再採用 xtgls 命令進行估計

推薦採用後者,因為當 N 較大時,前者的輸出結果管理起來比較繁瑣。

Source: 連玉君的回答, 固定效應的FGLS估計怎麼做

這一塊以後跟GMM一起寫。 (又挖個坑)

IV和GMM相關估計步驟,內生性、異方差性等檢驗方法

一文讀懂GMM的stata操作步驟

古往今來,哪一個工具變數沒有爭議?尋找工具變數

變數內生性和工具變數知識匯總

Refer:陳強《高級計量經濟學及stata應用(第二版)》

『捌』 面板數據unbalance能進行固定或者隨機效應分析嗎

面板數據一般有三種:混合估計模型;隨機效應模型和固定效應模型。
首先,第一步是作固定效應和隨機效應模型的選擇,一般是用Hausman檢驗。如果你選用的是所有的企業,反映的是總體的效應,則選擇固定效應模型,如果你選用的是抽樣估計,則要作Hausman檢驗。這個可以在Eviews 5.1里頭做。
H0:應該建立隨機效應模型。
H1:應該建立固定效應模型。
先使用隨機效應回歸,然後做Hausman檢驗,如果是小概率事件,拒絕原假設則應建立固定效應模型,反之,則應該採用隨機效應模型進行估計。
第二步,固定效應模型分為三種:個體固定效應模型、時刻固定效應模型和個體時刻固定效應模型(這三個模型的含義我就不講了,大家可以參考我列的參考書)。如果我們是對個體固定,則應選擇個體固定效用模型。但是,我們還需作個體固定效應模型和混合估計模型的選擇。所以,就要作F值檢驗。
相對於混合估計模型來說,是否有必要建立個體固定效應模型可以通過F檢驗來完成。
H0:對於不同橫截面模型截距項相同(建立混合估計模型)。SSEr
H1:對於不同橫截面模型的截距項不同(建立時刻固定效應模型)。SSEu
F統計量定義為:
F=[( SSEr - SSEu)/(N-1)]/[ SSEu/(NT-N-k)]
其中,SSEr,SSEu分別表示約束模型(混合估計模型的)和非約束模型(個體固定效應模型的)的殘差平方和(Sum squared resid)。非約束模型比約束模型多了N–1個被估參數。需要指出的是:當模型中含有k個解釋變數時,F統計量的分母自由度是NT-T- k。通過對F統計量我們將可選擇准確、最佳的估計模型。
在作回歸是也是四步:
第一步,先作混合效應模型: 在cross-section 一欄選擇None ,Period也是None;Weights是cross-section Weights,然後把回歸結果的Sum squared resid值復制出來,就是SSEr
第二步:作個體固定效用模型:在cross-section 一欄選擇Fixed ,Period也是None;Weights是cross-section Weights,然後把回歸結果的Sum squared residhttp://t.qq.com/zczge值復制出來,就是SSEu
第三步:根據公式F=[( SSEr - SSEu)/(N-1)]/[ SSEu/(NT-N-k)]。計算出結果。其中,T為年數,不管我們的數據是unbalance還是balance看observations就行了,也即Total pool (balanced) observations:的值,但是如果是balance我們也可以計算,也即是每一年的企業數的總和。比如說我們研究10年,每一年又500加企業,則NT=10×500=5000。K為解釋變數,不含被解釋變

『玖』 面板數據模型的靜態和非靜態是如何區分的什麼含義。而且靜態面板數據模型分支又分為平衡和非平衡,又是

(第3組宏現經濟增長與發展,6686個字元)中國能源、環境與經濟增長基於面板數據的計量分析王洲洋(河北經貿大學數統學院,石家莊,050061)摘要本文運用面板數據的分析方法對我國各地區的能源消費、環境污染與經濟增長進行了實證研究。研究表明:能源消費、環境污染與經濟增長變數均為不平穩變數,但它們之間存在著長期的協整關系。如果能源供應每增加1%,GDP就會增加0.269%;環境污染每減少1%,GDP就能增加0.043%。關鍵詞經濟增長面板協整檢驗Hausman檢驗,ofPanelData.,,buttheyhavetheCo-.Iftheenergysupplyincreases1%,.269%;%,.043%.Keywords:economicalgrowthPaneldataCo-integrationTestHausman-test一、引言自從進入工業化時期以來,世界上許多國家為了追求經濟的快速增長和物質產品的極大豐富,對能源進行了大規模的開發和利用,而能源的逐漸枯竭及能源帶來的生態環境問題,都將嚴重阻礙經濟的發展。環境作為經濟、社會發展的物質條件,作為經濟發展的基礎,既可以直接地促進經濟的發展,也可能成為經濟的發展的阻力,環境污染已成為危害人們健康、制約經濟和社會發展的重要因素之一。如今能源與環境問題已成為制約一個國家經濟增長的瓶頸,而這種現象在我國尤為突出。不斷開發新能源,開發可再生能源,提高能源利用效率,保護環境將對我國經濟發展起到重要作用。黨的十七大報告再次強調要加強能源資源節約和生態環境保護,並指出,加強能源資源節約和環境環境保護,增強可持續發展能力,堅持節約資源和保護環境的基本國策,關系人民群眾切身利益和中華民族生存發展。因此,對於我國能源消費、環境保護和經濟發展的關系研究具有十分重要的理論價值和現實意義。近年來我國的能源、環境問題已成為被關注的熱點,許多學者從不同的角度進行了大量的分析,得出了許多有用的啟示。如林伯強[1](2003)通過協整分析考察了我國能源需求與經濟增長的關系;王逢寶[2]等(2006)運用線性回歸的方法對區域能源、環境與經濟增長進行了研究。馮秀[3](2006)則探討了我國能源利用現狀及能源、環境與經濟增之長的關系。林師模等[4](2006)研究了能源技術創新對我國經濟,環境與能源之間的關系。目前大多的文獻是用時間序列的數據,或是從總量的角度來分析全國或某個地區的能源消費、環境污染與經濟增長之間的關系,但由於我國幅員遼闊,各地區間的經濟、能源消費與環境方面都存在著巨大的差異,因而不能把各個地區的經濟、能源消費與環境污染視為一個同質的整體,且運用時間序列數據往往很難解釋它們間的內在聯系。本文使用我國省級的面板數據,運用面板數據的分析方法對我國各地區的能源消費、環境污染與經濟增長進行實證分析,從而來揭示我國能源消費、環境污染與經濟增長之間的內在聯系。二、研究方法面板數據分析方法是最近幾十年來發展起來的新的統計方法,面板數據可以克服時間序列分析受多重共線性的困擾,能夠提供的信息、的變化、更少共線性、的自由度和更高的估計效率,而面板數據的單位根檢驗和協整分析是當前最前沿的領域之一。在本文的研究中,我們首先運用面板數據的單位根檢驗與協整檢驗來考察能源消費、環境污染與經濟增長之間的長期關系,然後建立計量模型來量化它們之間的內在聯系。面板數據的單位根檢驗的方法主要有Levin,LinandCHU(2002)提出的LLC檢驗方法[5]。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS檢驗[6],Maddala和Wu(1999),Choi(2001)提出的ADF和PP檢驗[7]等。面板數據的協整檢驗的方法主要有Pedroni[8](1999,2004)和Kao[9](1999)提出的檢驗方法,這兩種檢驗方法的原假設均為不存在協整關系,從面板數據中得到殘差統計量進行檢驗。Luciano(2003)中運用MonteCarlo模擬[10]對協整檢驗的幾種方法進行比較,說明在T較小(大)時,Kao檢驗比Pedroni檢驗更高(低)的功效。具體面板數據單位根檢驗和協整檢驗的方法見參考文獻[5-10]。三、實證分析1.指標選取和數據來源經濟增長:本文使用地區生產總值,以1999年為基期,根據各地區生產總值指數折算成實際,單位:億元。能源消費:考慮到近年來我國能源消費總量中,煤炭和石油供需存在著明顯低估,而電力消費數據相當准確。因此使用電力消費更能准確反映能源消費與經濟增長之間的內在聯系(林伯強,2003)。所以本文使用各地區電力消費量作為能源消費量,單位:億千瓦小時。環境污染:污染物以氣休、液體、固體形態存在,本文選取工業廢水排放量作為環境污染的量化指標,單位:萬噸。本文採用1999-2006年全國30個省(直轄市,自治區)的地區生產總值、電力消費量和工業廢水排放量的數據構建面板數據集。30個省(直轄市,自治區)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、廣西、重慶、四川、貴州、雲南、陝西、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆,由於西藏數據不全故不包括在內。數據來源於《中國統計年鑒2000-2007》。為了消除變數間可能存在的異方差,本文先對、和進行自然對數變換。記,,.2.面板數據的單位根檢驗為了避免單一方法可能存在的缺陷,本文使用LLC檢驗、IPS檢驗、Fisher-ADF檢驗和Fisher-PP檢驗四種方法來進行面板數據的單位根檢驗。利用Eviews6.0軟體(下同),檢驗結果見表1。表1,,的面板單位根檢驗變數LLCp值IPSp值Fisher-ADFp值Fisher-PPp值4.211.005.781.0016.951.007.671.006.351.0010.241.005.371.009.451.00-2.910.00181.260.8956.970.05890,560.0066-14.890.00-3.170.0008103.880.000486.420.0144-21.990.00-5.800.00143.770.00146.440.00-12.210.00-4.520.00135.510.00184.480.00從表1可以看出,,在5%水平不平穩,經一階差分後,均在5%水平拒絕原假設,的LLC檢驗在5%水平不顯著,但其它三種檢驗方法均顯著,的四種檢驗方法均在5%水平下拒絕原假,所以我們認為,,均為一階差分平穩變數。3.面板數據的協整檢驗對,,的協整關系進行Pedroni協整檢驗和Kao協整檢驗。其檢驗結果見表2和表3。表2Pedroni協整檢驗統計量p值Panelv統計量-1.1450.0056Panelrho統計量2.5880.0277PanelPP統計量-1.5430.0013PanelADF統計量-3.8110.0000Grouprho統計量5.0880.0000GroupPP統計量-2.5590.0151GroupADF統計量-6.9850.0000表3Kao協整檢驗t統計量p值ADF-5.8730.0000由表2和表3的面板協整檢驗結果可知:Pedroni協整檢驗的七個統計量與Kao協整檢驗的ADF統計量均在5%顯著性水平下拒絕原假設,表明,,之間存在顯著的協整關系。4.模型檢驗(1)固定效應模型顯著性檢驗固定效應模型顯著性檢驗是檢驗模型中固定效應系數是否有差異,即原假設為。其檢驗結果如表4所示:表4固定效應模型的顯著性檢驗固定效應顯著性檢驗統計量自由度p值Cross-sectionF374.484(29,208)0.0000Cross-sectionChi-square953.827290.0000由表4固定效應模型的顯著性檢驗結果可知,p值小於5%,因此拒絕固定效應系數相同的原假設,所以我們選取固定效應模型比較合適。(2)Hausman檢驗Hausman檢驗的原假設是隨機效應模型的系數與固定效應模型的系數沒有差別,如果接受原假設,表明應選擇隨機效應模型,否則就應該選擇固定效應模型。檢驗結果在表4和表5中列出。表5Hausman檢驗Chi-Sq.統計量Chi-Sq.Statistic自由度p值Cross-sectionrandom117.76620.000表6固定效應與隨機效應檢驗比較變數固定效應隨機效應兩種效應方差之差p值0.2690.2790.0000020.0000-0.0434-0.0170.0000070.0000從表5中Hausman檢驗結果與表6中固定效應與隨機效應檢驗比較可以看出,p值在5%水平下拒絕原假設,模型中被忽視的效應與模型中的兩個解釋變數相關,所以我們認為固定效應模型是更好的選擇。5.模型的估計根據上面的分析我們採用固定效應模型對模型進行估計,模型估計結果如下式所示:(1)(44.647)(20.341)(-3.097)[0.0000][0.0000][0.0022]小括弧中是t統計量,中括弧中是相應的p值。模型調整後的為0.996,F值為2484.3,殘差平方和為0.599,各個系數均通過t檢驗,模型擬合的相當不錯。固定效應系數見表7所示:表7各地區的固定效應系數地區地區地區北京0.207浙江0.792海南-1.044天津-0.268安徽0.283重慶-0.222河北0.582福建0.425四川0.440山西-0.351江西-0.00158貴州-0.808內蒙古-0.454山東1.034雲南-0.121遼寧0.473河南0.623陝西-0.228吉林-0.138湖北0.429甘肅-0.815黑龍江0.251湖南0.424青海-1.962上海0.555廣東1.139寧夏-1.908江蘇1.058廣西-0.0147新疆-0.380式(1)表明,GDP與能源消費、環境污染之間存在著顯著的長期均衡關系,從全國的平均水平來看,能源消費的彈性系數是0.269,也就是能源供應每增加1%,GDP就會增加0.269%;環境污染的彈性系數是-0.043,即環境污染每減少1%,GDP就能增加0.043%,這說明GDP與環境污染存在著反向的關系,與我們普遍認為的保護環境能促進經濟健康快速發展的觀點相一致。四、主要結論本文通過採用比較前沿的面板單位根檢驗、面板協整檢驗等分析方法,對1999年到2006年我國能源消費、環境污染與經濟增長的省級面板數據進行了實證研究。研究表明:我國能源消費、環境污染與經濟增長均為不平穩過程,這主要是因為我國各地區由於政策、環境等多種原因,使得各地區間存在著很大的差異,所以不同的地區表現出非一致性,但不同地區的能源消費、環境污染與經濟增長之間都存在著顯著的協整關系。能源和環境作為經濟持續增長的要素,對我國經濟發展有著重大的影響作用。能源供應與經濟增長存在著正向的關系,經濟增長對能源有很強的信賴性,而環境污染與經濟增長存在著反向的關系,環境污染程度的加劇將會嚴重阻礙經濟的增長。從全國平均水平來看,能源供應每增加1%,GDP將增加0.269%;環境污染每減少1%,GDP將增加0.043%。因此堅持節約能源、提高能源使用效率和保護環境將對我國經濟的持續、快速、健康發展具有極其重要的意義。需要指出的是,由於數據方面的原因,本文使用的面板數據時間跨度並不長(1999-2006),得到的長期關系有可能受到質疑(DimitrisK.ChristopoulosandEfthvmiosG.Tsionas,2004)[11]。本文使用各地區電力消費量來代替能源消費總量,工業廢水排放量來反映環境污染程度,但它們都只反映了能源消費、環境污染程度的一個方面,所以指標的選取並不全面,應該將煤、石油等能源的消費以及大氣污染、固體廢棄物污染等全部納入指標體系,這樣指標體系才更加全面、更加合理,這有待我們今後更加深入的研究。參考文獻:[1]林伯強:《電力消費與中國經濟增長:基於生產函數的研究》[J],《管理世界》2003年第11期。[2]王逢寶、張磊、秦貞蘭:《能源、環境與區域經濟增長的計量分析》[J],《天津財貿管理幹部學院學報》2006年第3期。[3]馮秀、丁勇:《可持續發展下中國的能源、環境與經濟》[J],《北方經濟》2006年第2期。[4]林師模、蘇漢邦、林幸樺:《能源技術創新對經濟、能源及環境》的影響[J]《東莞理工學院學報》2006年第4期。[5]Levin.A.,C.F.LinUnitRootTestsinPanelData:[C].UCSanDiego.WorkingPaper,1992.92-93.[6]ImK.S.,M.H.PesaranandY.Shin.[J].JournalofEconometrics2003,115:53-74.[7]MaddalaG.S.,WuShaowen,1999.[J].,1999,61:631-652.[8]Luciano,G..:AMonteCarloComparison[J].EconomicsLetters,2003,80:105-111.[9]Pedroni,P.ressors[J].,1999,61:653-678.[10]Kao,C,SpuriousRegressionandResial-[J].JournalofEconometrics,1999,90:1-44.[11]DimitrisK.Christopoulos,EfthymiosG.Tsionas,2004,:evidencefrompanel.

『拾』 面板數據模型及其在經濟分析中的應用的目錄

第1節 面板數據發展歷程
一、面板數據分類
二、面板模型的優勢和不足
第2節 面板數據在社會科學中的應用 第1節 遺漏變數問題
一、遺漏變數
二、個體效應模型
第2節 隨機和固定效應模型
一、基本概念
二、等相關模型
三、固定效應還是隨機效應模型
四、嚴格外生假定
第3節 各類面板估計量
一、混合回歸估計量
二、組間估計量
三、組內估計量或固定效應估計量
四、一次差分估計量
五、隨機效應估計量——可行廣義最小二乘法
六、雙因子效應模型
第4節 面板模型的穩健標准差
一、面板穩健標准差
二、面板自助標准差
第5節 各類檢驗
一、混合回歸模型對隨機效應模型
二、混合回歸模型對固定效應模型
三、隨機效應對固定效應:豪斯曼檢驗
四、各種自相關檢驗
五、群組間的異方差
第6節 非平衡面板數據
第7節 預測
第8節 統計量的特徵比較
第9節 軟體命令和應用實例
一、面板模型的軟體命令
二、應用實例 第1節 工具變數法和廣義矩估計
一、工具變數法
二、二步法工具變數回歸
三、廣義矩估計
四、各種檢驗
第2節 工具變數的選取
一、同期外生假定
二、弱外生假定
三、強外生假定
四、過多的工具變數
五、相關的軟體命令
六、應用實例
第3節 嚴格外生性條件的違反和初始條件
一、基本假定
二、最簡單的動態模型
三、各種檢驗
第4節 動態面板模型的帶虛擬變數固定效應估計
一、動態模型
二、軟體命令
第5節 面板模型工具變數法和廣義矩估計
一、基本模型
二、一階差分估計
三、廣義矩估計
四、各種檢驗
第6節 動態面板數據的蒙特卡羅分析
一、模型設定
二、軟體命令
第7節 極大似然估計
第8節 進一步討論
第9節 二次差分估計量
一、一次差分
二、二次差分
第10節 應用實例
一、生產函數估計
二、增長的收斂性驗證
三、就業方程估計
四、盧卡斯理性預期模型的廣義矩估計
第11節 軟體命令操作
一、差分方程估計的軟體命令
二、系統廣義矩估計
三、各種命令對比分析 第1節 面板數據單位根檢驗方法
一、數據生成過程
二、萊文-林檢驗
三、伊姆-皮薩然-申檢驗
四、哈德里檢驗
第2節 面板協整檢驗
一、考檢驗
二、基於殘差的拉格朗日乘數檢驗
三、佩德羅尼檢驗
四、似然比檢驗
第3節 面板的誤差修正模型
一、誤差修正檢驗
二、面板檢驗統計量
三、誤差修正檢驗統計量的漸近分布
四、存在截面相關時的檢驗統計量
第4節 應用實例
一、面板單位根檢驗
二、面板協整檢驗和誤差修正模型
第5節 軟體命令 第1節 二元選擇模型
第2節 靜態面板離散選擇模型
一、二元選擇模型
二、固定效應的邏輯模型
三、隨機效應的概率單位模型
四、面板隨機效應托比模型
第3節 動態面板離散選擇模型
第4節 選擇性樣本和面板數據磨損問題
一、選擇性樣本
二、赫克曼二步估計的概率單位模型
三、樣本選擇和面板模型
第5節 應用實例 第1節 介紹
第2節 隨橫截面個體而變化的系數
一、固定系數模型
二、隨機系數模型
第3節 系數隨著時間和橫截面單位同時發生變化
一、固定系數模型
二、隨機系數模型
第4節 軟體命令和應用實例
一、命令介紹
二、投資需求函數 第1節 隨機前沿生產函數
一、隨機前沿生產函數和技術效率
二、復合殘差項的分布
第2節 異方差情形下的效率估計
一、隨機擾動項具有異方差
二、無效率項具有異方差
三、隨機擾動項和無效率項都具有異方差
第3節 面板數據的隨機前沿生產函數
一、基本模型
二、隨時間變化的技術無效率項
三、進一步討論
四、非單調生產效率模型
第4節 軟體命令和應用實例
一、命令介紹
二、中國生產效率估計(1978-2003年) 第1節 Stata簡介和網上資源
一、軟體簡介
二、網路資源
三、使用界面
第2節 軟體的基本操作
一、數據管理
二、命令的格式與基本命令
第3節 基本的回歸分析
一、回歸命令
二、預測的語法格式
三、回歸診斷
四、應用實例
第4節 簡單的編程 參考文獻
英文一中文人名索引
後記

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