stata與面板數(shù)據(jù)回歸-免費(fèi)閱讀
【正文】 反之 ， OLS是一致的 ， 但 GLS則不是 ? 因此 ， 在原假設(shè)下 ， 二者的參數(shù)估計應(yīng)該不會有系統(tǒng)的差異 ， 我們可以基于二者參數(shù)估計的差異構(gòu)造統(tǒng)計檢驗(yàn)量 。 如果拒絕了原假設(shè) ， 我們就認(rèn)為選擇固定效應(yīng)模型是比較合適的 ?？紤]到中國各省份財政支出結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系存在明顯的地區(qū)差異，從時間序列的角度，考慮各省差異的動態(tài)性，是面板數(shù)據(jù)模型的優(yōu)勢 ? 例如 ,在研究中國地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的過程中，以全國 28 個省區(qū)為研究對象，可以認(rèn)為這 28 個省區(qū)幾乎代表了整個總體 ? 同時假設(shè)在樣本區(qū)間內(nèi)，各省區(qū)的 ? 經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu) ? 人口素質(zhì) ? 等不可觀測的特質(zhì)性因素是固定不變的，因此采用固定效應(yīng)模型是比較合適的 i t i t i i ty x u? ? ?? ? ? ?? 而當(dāng)我們研究某個縣市居民的消費(fèi)行為時，由于樣本數(shù)相對于江蘇省幾千萬人口是個很小的樣本，此時，可以認(rèn)為個體居民在個人能力、消費(fèi)習(xí)慣等方面的差異是隨機(jī)的，采用隨機(jī)效應(yīng)模型較為合適 ? 隨機(jī)效應(yīng)模型： ? RE認(rèn)為個體的差異是隨機(jī)的，其中 ? 非觀測的個體差異效應(yīng) 與隨機(jī)擾動項(xiàng)一樣都是隨機(jī)變量 i?隨機(jī)效應(yīng)模型 ? 總結(jié)：如果把非觀測效應(yīng)看做是各個截面或個體特有的可估計參數(shù)，并且不隨時間而變化，則模型為固定效應(yīng)模型； ? 如果把非觀測效應(yīng)看作隨機(jī)變量，并且符合一個特定的分布，則模型為隨機(jī)效應(yīng)模型 ? 在實(shí)證分析中，一般通過 hausman檢驗(yàn)判斷：由于隨機(jī)效應(yīng)模型把個體效應(yīng)設(shè)定為干擾項(xiàng)的一部分，所以就要求解釋變量與個體效應(yīng)不相關(guān)，而固定效應(yīng)模型并不需要這個假設(shè)條件 ? 因此，我們可以通過檢驗(yàn)該假設(shè)條件是否滿足，如果滿足，那么就應(yīng)該采用隨機(jī)效應(yīng)模型，反之，就需要采用固定效應(yīng)模型 ? Hausman檢驗(yàn)的基本思想是：在固定效應(yīng) u_i和其他解釋變數(shù)不相關(guān)的原假設(shè)下 ， 用 OLS估計的固定效應(yīng)模型和用 GLS估計的隨機(jī)效應(yīng)模型的參數(shù)估計都是一致的 。 四、 stata軟件簡介 ? STATA軟件估計與應(yīng)用： ? 打開數(shù)據(jù)庫： ? use E:\Program Files\ \Stata10\東部 .dta“ ? 或者重新輸入數(shù)據(jù)： edit ? 相關(guān)系數(shù)： cor gdp invest edu sci health ? 簡單回歸： regress gdp invest culture sci ? 無常數(shù)： regress gdp invest culture sci,noconstant 估計結(jié)果 _ c o n s 5 . 3 9 2 9 4 3 . 4 4 2 0 5 1 9 1 2 . 2 0 0 . 0 0 0 4 . 5 2 2 7 0 7 6 . 2 6 3 1 7 9 s c i . 5 5 7 0 0 5 7 . 0 5 1 0 0 0 7 1 0 . 9 2 0 . 0 0 0 . 4 5 6 6 0 4 4 . 6 5 7 4 0 7 1 c u l t u r e . 7 1 6 3 3 0 8 . 0 6 1 3 7 4 1 1 1 . 6 7 0 . 0 0 0 . 5 9 5 5 0 8 . 8 3 7 1 5 3 6 i n v e s t . 1 6 0 1 2 0 6 . 0 4 9 1 0 8 7 3 . 2 6 0 . 0 0 1 . 2 5 6 7 9 7 4 . 0 6 3 4 4 3 8 g d p C o e f . S t d . E r r . t P | t | [ 9 5 % C o n f . I n t e r v a l ] T o t a l 3 2 1 . 6 4 4 9 0 4 2 7 8 1 . 1 5 6 9 9 6 0 6 R o o t M S E = . 4 0 0 6 9 A d j R s q u a r e d = 0 . 8 6 1 2 R e s i d u a l 4 4 . 1 5 1 4 8 6 7 2 7 5 . 1 6 0 5 5 0 8 6 1 R s q u a r e d = 0 . 8 6 2 7 M o d e l 2 7 7 . 4 9 3 4 1 8 3 9 2 . 4 9 7 8 0 5 9 P r o b F = 0 . 0 0 0 0 F ( 3 , 2 7 5 ) = 5 7 6 . 1 3 S o u r c e S S d f M S N u m b e r o f o b s = 2 7 9回歸診斷： ? 是否存在異方差 ： estat hettest ? 懷特檢驗(yàn)： estat imtest,white ? 回歸信息檢驗(yàn)： estat imtest ? 是否遺漏重要解釋變量： estat ovtest ?
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