eviews面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)(參考版)
2025-05-14 13:41本頁面
【正文】 隨地區(qū)不同，自發(fā)消費(fèi)（截距項(xiàng)）存在顯著性差異。 ? 綜上分析， 1996—2021年中國東北、華北、華東 15個省級地區(qū)的居民家庭人均消費(fèi)和人金收入問題應(yīng)該建立個體固定效應(yīng)回歸模型。個體固定效應(yīng)模型對參數(shù)的估計(jì)值為 ，隨機(jī)效應(yīng)模型對參數(shù)的估計(jì)值為 。 ? ：個體效應(yīng)與回歸變量（ ）無關(guān)（個體隨機(jī)效應(yīng)回歸模型） ? ：個體效應(yīng)與回歸變量（ ）相關(guān)（個體固定效應(yīng)回歸模型） 0H1HitIPitIP分析過程如下 ? 由檢驗(yàn)輸出結(jié)果的上半部分可以看出， Hausman統(tǒng)計(jì)量的值是 ，相對應(yīng)的概率是 ，即拒接原假設(shè)，應(yīng)該建立個體固定效應(yīng)模型。 ???????Kkittik i tkit wvuxy21 ??ittiit wvu ????0)|( ?itit XE ?GLS??? 檢驗(yàn)假設(shè) ? 顯然，在拒絕零假設(shè)時，模型設(shè)定為固定應(yīng)模型是可行的；否則，如果不能拒絕零假設(shè)時，模型應(yīng)設(shè)定為隨機(jī)效應(yīng)模型。 ?ttt uXY ?? ?0)|( ?tt XuE?IXuV a r tt 2)|( ???? 對于面板數(shù)據(jù)模型 ? 令 如果不能滿足回歸假設(shè) ? 則個體隨機(jī)效應(yīng)模型系數(shù)的 GLS估計(jì)量 ? 是有偏的和非一致的。 個體隨機(jī)影響變截距模型 運(yùn)行結(jié)果得 ? 相應(yīng)的表達(dá)式是： ? 其中虛擬變量 的定義是： 1521 0 53 6 4 5 DDDIPPC itit ?????? ??2 9 5 9 9 5 2, ?? SSER1 2 1 5, , ...,D D D1,0,iD????如 果 屬 于 第 i 個 個 體 ,i=1,2,...,15其 他 固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的設(shè)定檢驗(yàn) hausman檢驗(yàn) ? 眾所周知，在回歸模型 ? 滿足基本假設(shè)時，回歸系數(shù)的 ols估計(jì)量是 BLUE估計(jì)，但是，當(dāng)模型不滿足 “ 正交性假設(shè) ” 時， 的 OLS估計(jì)量不再是無偏的。這時可建立個體隨機(jī)影響變截距模型。 ? 所以本例中： ? 所以推翻原假設(shè)，建立個體固定效應(yīng)回歸模型更合理。 ? F統(tǒng)計(jì)量定義為： 0H i???1H)/()1/()()/()]()1/ [ ()(kNNTSSENSSESSEkNNTSSEkNNTkNTSSESSEFuuruur??????????????? 其中 SSER表示約束模型，即混合估計(jì)模型的殘差平方和， SSEU表示非約束模型，即個體固定效應(yīng)回歸模型的殘差平方和。模型中不同個體的截距相同（真實(shí)模型為混合
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1