【正文】
始顯示為 U nt i t l ed )。 點(diǎn)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(diǎn)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(shí)間序列變量CO N S U M E ? 和 I N CO M E ?, 如圖 4 。 點(diǎn)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(jì)模型 在 P o ol 窗口的工具欄中點(diǎn)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(xiàng)(如果建立隨機(jī)效應(yīng)模型,則應(yīng)選擇R andom ef f ect s 項(xiàng))。點(diǎn)擊 OK 鍵后即可得到輸出結(jié)果 。 若點(diǎn)擊 View鍵選擇 Representations功能, 還可以得到輸出結(jié)果的 代數(shù)表達(dá)式(右圖給出 了部分結(jié)果)。 第六節(jié) 面板數(shù)據(jù)模型擴(kuò)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(jì)方法。 Hausman Talor 模型可以被看成是隨機(jī)效應(yīng)模型的一種擴(kuò)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(gè)1?K的解釋變量向量, x 的數(shù)值隨時(shí)間變 化; zi是一個(gè)1?J的解釋變量向量,其數(shù)值只隨個(gè)體變化而不隨時(shí)間變化, γ 是它的系數(shù); i?仍代表個(gè)體的特別效應(yīng),并且是一個(gè)隨機(jī)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(gè)體固定解釋變量 zi。在實(shí)際研究中可能會有一些解釋變量對每個(gè)個(gè)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(gè)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(shí)期內(nèi)對一個(gè)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(gè)體效應(yīng) α 與解釋變量相關(guān)的可能性。當(dāng)隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量不相關(guān)時(shí), O L S和 G L S 均是一致估計(jì)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(jì)量將是有 偏和不一致的。 另外,內(nèi)部估計(jì)量雖然可以剔除隨機(jī)效應(yīng)與解釋變量之間的相關(guān)性,因而仍是一致估計(jì)量;但也存在兩個(gè)缺點(diǎn):一是由于內(nèi)部估計(jì)量利用的是變量對個(gè)體均值偏離的信息,所以不能估計(jì) zi的系數(shù) γ ;其次,內(nèi)部估計(jì)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(jì) H au s m an 和 T al or 建議了一種工具變量( IV )估計(jì)量。首先,我們將模型( 43 )寫成矩陣形式并重新表達(dá)為: ??? ??? ZXy ( 44 ) ??? ?? D 其中 ],[],[2121ZZZXXX ?? ;1X 是一個(gè)1KNT ? 矩陣,2X 是一個(gè)2KNT ? 矩陣, KKK ??21 ; 1Z 是一個(gè)1JNT ?矩陣, 2Z 是一個(gè) 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(shí)際提出了兩個(gè) IV 估計(jì)方法。 一個(gè)可以被稱為“簡單”估計(jì)法,它的估計(jì)量是一致估計(jì)量;另一個(gè)可以被稱為“有效”估計(jì)法,因?yàn)樗墓烙?jì)量比“簡單”估計(jì)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(gè)條件:( 1 )工具變量要與隨機(jī)誤差項(xiàng)漸進(jìn)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(shí)nXA /?應(yīng)漸進(jìn)趨近于一個(gè)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(jì)法 “簡單”估計(jì)法的估計(jì)過程分為兩步。第一步采用內(nèi)部估計(jì)量先對 β 進(jìn)行估計(jì);第二步再進(jìn)行工具變量的估計(jì)。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(jì)量,而 β 是其真實(shí)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(jì)量,所以從漸進(jìn)的角度看 )?(w?? ? 將趨近于零?,F(xiàn)在, Z 仍與隨機(jī)誤差項(xiàng)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(gè)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(jì)量是: yPZZPZAAIV???? 1)(?? ( 46) 這個(gè) IV 估計(jì)量是一致估計(jì)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(jìn)趨近一個(gè)全秩矩陣。