第七章面板數(shù)據(jù)模型的分析-資料下載頁
2025-08-01 15:12本頁面
【正文】 始顯示為 U nt i t l ed ）。 點擊 OK 鍵，從而打開合并數(shù)據(jù)庫窗口。 在窗口中輸入不同省份的標(biāo)識，如圖 3 。 圖 3 （ 2 ）定義序列名并輸入數(shù)據(jù) 在新建的合并數(shù)據(jù)庫 ( P oo l ) 窗口的工具欄中點擊 S he e t 鍵 ，從而打開 S e r i e s L i s t （ 列寫序列名 ） 窗口 ， 定義時間序列變量CO N S U M E ？ 和 I N CO M E ？， 如圖 4 。 點擊 OK 鍵，從而打開合并數(shù)據(jù)庫窗口，輸入數(shù)據(jù)，輸入完成后的情形見圖 5 。 圖 4 圖 5 （ 3 ）估計模型 在 P o ol 窗口的工具欄中點擊 Es t i m a t e 鍵，打開 P oo l e d Es t i m a t e 窗口，如圖 6 。 圖 6 在該窗口中設(shè)定模型形式如下：在上部的 D epe ndent V ar i abl e 輸入框中輸入被解釋變量 C onsum e ? ，在中部的R egr ess ors a nd A R ( ) t er m s 輸入框和下部的 I nt er cept 選擇框中根據(jù)設(shè)定模型的類型作出選擇：在 R egr ess ors and A R ( ) t er m s輸入框的 C om m on coef f i c i ent s 輸入?yún)^(qū)填入解釋變量 I n e? （如果建立變斜率模型，則應(yīng)在 C r oss sec t i on speci f i c coef f i ci ent s 輸入?yún)^(qū)填入解釋變量 I n e? ）；在 I nt er cept 選擇框中選擇 F i xed ef f ect s 項（如果建立隨機效應(yīng)模型，則應(yīng)選擇R andom ef f ect s 項）。點擊 OK 鍵后即可得到輸出結(jié)果 。 若點擊 View鍵選擇 Representations功能， 還可以得到輸出結(jié)果的 代數(shù)表達式（右圖給出 了部分結(jié)果）。 第六節(jié) 面板數(shù)據(jù)模型擴展 Ⅰ ： HausmanTalor模型 本節(jié)將介紹 198 1 年 Ha usma n Talo r 提出的一種面板數(shù)據(jù)模型及其估計方法。 Hausman Talor 模型可以被看成是隨機效應(yīng)模型的一種擴展。 一、 Hausman Talor 模型的形式 Hausman Talor 模型的設(shè)定如下： itiititzxy ??? ????? （ 43 ） itiit??? ?? 其中， itx是一個1?K的解釋變量向量， x 的數(shù)值隨時間變 化； zi是一個1?J的解釋變量向量，其數(shù)值只隨個體變化而不隨時間變化， γ 是它的系數(shù)； i?仍代表個體的特別效應(yīng)，并且是一個隨機變量；其余符號與原來一樣。 方程（ 43 ）與前面的模型在形態(tài)上相比， 主要區(qū)別 在于多了個體固定解釋變量 zi。在實際研究中可能會有一些解釋變量對每個個體而言在短期內(nèi)數(shù)值不發(fā)生變化，例如，在前節(jié)的例子中，我們可以加入個體固定解釋變量：地區(qū)的自然資源量和土地面積，這些變量在一定時期內(nèi)對一個省而言是不變。 更重要的區(qū)別是：在以上模型中， H a us m an 和 T al or 還考慮到個體效應(yīng) α 與解釋變量相關(guān)的可能性。當(dāng)隨機誤差項與解釋變量不相關(guān)時， O L S和 G L S 均是一致估計量，在有限樣本中 G L S 更有效；但如果這種相關(guān)性存在，則前面提到的 O L S 和 G L S 估計量將是有 偏和不一致的。 另外，內(nèi)部估計量雖然可以剔除隨機效應(yīng)與解釋變量之間的相關(guān)性，因而仍是一致估計量；但也存在兩個缺點：一是由于內(nèi)部估計量利用的是變量對個體均值偏離的信息，所以不能估計 zi的系數(shù) γ ；其次，內(nèi)部估計量由于忽略了協(xié)方差矩陣中的部分信息而不是有效的。 二、 H au s m an T al or 模型的估計 H au s m an 和 T al or 建議了一種工具變量（ IV ）估計量。首先，我們將模型（ 43 ）寫成矩陣形式并重新表達為： ??? ??? ZXy （ 44 ） ??? ?? D 其中 ],[],[2121ZZZXXX ?? ；1X 是一個1KNT ? 矩陣，2X 是一個2KNT ? 矩陣， KKK ??21 ； 1Z 是一個1JNT ?矩陣， 2Z 是一個 2JNT ? 矩陣， JJJ ?? 21 。 假定：（ 1 ） 2X和 2Z與 α 相關(guān)；（ 2 ） 1X和 1Z與 α 不相關(guān)。 Ha u s m a n 和 T a l o r 實際提出了兩個 IV 估計方法。 一個可以被稱為“簡單”估計法，它的估計量是一致估計量；另一個可以被稱為“有效”估計法，因為它的估計量比“簡單”估計量要有效。我們首先就用以上模型解 釋一下選擇工具變量（記為 A ）的條件。 一般而言工具變量要滿足兩個條件：（ 1 ）工具變量要與隨機誤差項漸進不相關(guān)；（ 2 ）工具變量要和解釋變量相關(guān)，相關(guān)度越高越好，同時nXA /?應(yīng)漸進趨近于一個有限和滿秩的矩陣（ m a t r i x o f f u l l r a n k ）。 1 ．“簡單”估計法 “簡單”估計法的估計過程分為兩步。第一步采用內(nèi)部估計量先對 β 進行估計；第二步再進行工具變量的估計。第一步與第二步中的內(nèi)容沒有區(qū)別，不再重復(fù)介紹。下面主要討論第二步。 ))?(()?(wwXZXy ????? ????? （ 45 ） 其中，w??為內(nèi)部估計量，而 β 是其真實值。 方程（ 45 ）是建立第一步的基礎(chǔ)上的，即方程（ 44 ）減去wX ??的結(jié)果。 由于w??是一致估計量，所以從漸進的角度看 )?(w?? ? 將趨近于零?，F(xiàn)在， Z 仍與隨機誤差項相關(guān)，因此要使用工具變量。 在假定（ 1 ）和（ 2 ）成立的前提下， H aus m an 和 T al or 建議的工具變量是：],[11ZXA ?。 根據(jù)假定 A 與個體效應(yīng)不相關(guān)，但和],[22ZX同為解釋變量，很 可能與之相關(guān)。 因此 A 滿足工具變量的挑選條件。 相應(yīng)的 IV 估計量是： yPZZPZAAIV???? 1)(?? ( 46) 這個 IV 估計量是一致估計量的前提條件是 ：（ 1 ） 前面提出的外生條件 （ E xog e ni et y A ss um pt i on ）， 即假定 ( 2) ， 成立 ；（ 2 ） 矩陣 A 的秩大于 J ；（ 3 ）ZPZA?在漸進趨近一個全秩矩陣。
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