12面板數據回歸(存儲版)
【正文】 Yi表示第 i個個體的變量 Y。 use fatality,clear xtset state year xtdes 短面板和長面板 如果面板數據 T 較小，而 n 較大 ，這種面板數據被稱為 “ 短面板 ” （ short panel）。然而，對于單個企業(yè)的時間序列數據來說，我們無法區(qū)分其生產效率的提高究竟有多少是由于規(guī)模擴大，有多少是由于技術進步。社會文化能否接受酒后駕車等。但我們的數據集中包含 7個不同年份里的觀測值，即當 T2時不能直接應用這種 “ 前后 ” 比較方法。 如何理解個體效應、個體截距項的不同以及虛擬變量的引入？ 我們用一份模擬的數據來分析： use example,clear xtset pany year xtdes 1。由于利用了更多的數據，因此 (10. 15)式中的標準誤差小于 (10. 8)式中的標準誤差。因為固定效應模型是組內估計量（離差），因此，只有 within是一個真正意義上的 R2，其他兩個是組間相關系數的平方。 sigma_u：表示個體效應的標準差 sigma_e：表示干擾項的標準差 rho： rho = sigma_u^2 / (sigma_u^2 + sigma_e^2) 個體效應的波動占整個波動的比例。 實際上添加了 t1個時間虛擬變量。這種方法可以避免二元變量的出現。 如果誤差自相關，則常用標準誤差公式不正確。此外，是否開車也部分取決于司機是否有工作，同時，稅收變化也反映了經濟狀況 (如州預算赤字會增加稅收 )。 隨機效應模型 對于面板數據而言，除了我們前面講的混合回歸和固定效應模型以外，還存在另外一種模型形式：隨機效應模型。 4。 備則假設 應該采用固定效應。 如果 , Fe 仍然一致，但 Re是有偏的。 3。相反，有證據表明提高類似啤酒稅這樣的酒精稅會減少交通死亡率。 在時間序列中使用的命令是 newey 在面板數據中使用的命令是 xtgls 有關酒后駕車的法律規(guī)定和交通事故死亡人數 酒精稅只是抑制酒后駕車的一種方法，如果某州想要打擊酒后駕車，可以通過增加稅收和嚴酷的法律來做到這一點。當 T中等大小或較大時，在稱為固定效應回歸假設的五個假設條件下面板數據中的這些異方差穩(wěn)健標準誤差都是正確的。1+εit 雙向固定效應模型的估計 雙向固定效應模型可以通過加入 n1個個體二元變量和 T1個時間二元變量進行 OLS估計，但這會使解釋變量的數目變得極為龐大！ 所以一般我們還是采用組內離差法進行估計。于是加入用 St表示的汽車安全性能的效應后，得： 只有時間效應 我們暫時假設 Zi不出現，方程變?yōu)椋? 0 1 3i t i t t i tY X S u? ? ?? ? ? ?我們的目的是在控制 St條件下估計 223。 corr(u_i, Xb) 個體效應與解釋變量的相關系數，相關系數為 0或者接近于 0，可以使用隨機效應模型；相關系數不為 0，需要使用固定效應模型。 sigma_u、 sigma_e、 rho的含義。 面板固定效應模型的 劣勢 是：模型無法估計不隨時間而變的變量之影響，這需要用隨機效應模型。 由于固定效應模型假設存在著 “ 個體效應 ” ，每個個體都有其單獨的截距項。換言之，分析Y和 X的變化可以控制隨時間不變的變量，于是就消除了這種產生遺漏變量偏差的來源。大部分駕駛的路程是在鄉(xiāng)下還是市內； 4。 比如，如何區(qū)分規(guī)模效應與技術進步對企業(yè)生產效率的影響。 T表示時間序列的最大長度 。所以很多時候我們也稱其為 “ 追蹤資料 ” 。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。當描述面板數據時，我們需要其他符號來同時
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1