12面板數(shù)據(jù)回歸(參考版)
2024-08-15 17:23本頁(yè)面
【正文】 多數(shù)實(shí)證研究都采用固定效應(yīng)模型或雙向固定效應(yīng)模型 。 備則假設(shè) 應(yīng)該采用固定效應(yīng)。 如果 , Fe 仍然一致，但 Re是有偏的。 3。 隨機(jī)效應(yīng)模型必須滿足下列條件： ( , ) 0i itC o v X? ?一般在固定效應(yīng)模型中 ( , ) 0i itC o v X? ?隨機(jī)效應(yīng)模型： xtreg invest mvalue kstock ,re 回歸結(jié)果解讀。 4。 3。 2。 而在隨機(jī)效應(yīng)模型中：隨機(jī)誤差項(xiàng)分成兩部分，一部分是不隨時(shí)間變化的誤差項(xiàng) ，另一部分是隨時(shí)間變化的誤差項(xiàng) ，即 其中 i?1it it itYX ????i?ituit i itu????關(guān)于隨機(jī)效應(yīng)模型： 1。 隨機(jī)效應(yīng)模型 對(duì)于面板數(shù)據(jù)而言，除了我們前面講的混合回歸和固定效應(yīng)模型以外，還存在另外一種模型形式：隨機(jī)效應(yīng)模型。相反，有證據(jù)表明提高類似啤酒稅這樣的酒精稅會(huì)減少交通死亡率。 這些結(jié)果刻畫了一幅抑制酒后駕車和交通死亡事故措施引發(fā)爭(zhēng)議的畫面。 本節(jié)中我們將前面的分析推廣到保持經(jīng)濟(jì)狀況不變條件下有關(guān)酒后駕車的法律規(guī)定 (包括啤酒稅 )對(duì)交通死亡事故效應(yīng)的研究。此外，是否開車也部分取決于司機(jī)是否有工作，同時(shí)，稅收變化也反映了經(jīng)濟(jì)狀況 (如州預(yù)算赤字會(huì)增加稅收 )。 在時(shí)間序列中使用的命令是 newey 在面板數(shù)據(jù)中使用的命令是 xtgls 有關(guān)酒后駕車的法律規(guī)定和交通事故死亡人數(shù) 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(yán)酷的法律來做到這一點(diǎn)。 由于面板數(shù)據(jù)具有潛在異方差且在給定個(gè)休的不同時(shí)間上潛在相關(guān)時(shí)，正確的標(biāo)準(zhǔn)誤差稱為 異方差和自相關(guān)一致的標(biāo)準(zhǔn)誤差 (HAC)。在截面數(shù)據(jù)回歸中，如果誤差異方差，則由于同方差適用的標(biāo)準(zhǔn)誤差是在同方差的錯(cuò)誤假設(shè)下導(dǎo)出的，因此是不正確的。 如果誤差自相關(guān)，則常用標(biāo)準(zhǔn)誤差公式不正確。當(dāng) T中等大小或較大時(shí)，在稱為固定效應(yīng)回歸假設(shè)的五個(gè)假設(shè)條件下面板數(shù)據(jù)中的這些異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差都是正確的。 比較參數(shù)發(fā)現(xiàn)加入時(shí)間效應(yīng)后啤酒稅的系數(shù)由 ，可見加入時(shí)間效應(yīng)對(duì)結(jié)果影響不大。 在交通死亡人數(shù)中的應(yīng)用 上述形式中包含了啤灑稅， 47個(gè)州二元變量 (州固定效應(yīng) )， 6個(gè)年二元變量 (時(shí)間固定效應(yīng) )和截距項(xiàng)，所以這個(gè)模型的解釋變量個(gè)數(shù)多達(dá) 55個(gè)，這將帶來大量的自由度的損失。這種方法可以避免二元變量的出現(xiàn)。1+εit 雙向固定效應(yīng)模型的估計(jì) 雙向固定效應(yīng)模型可以通過加入 n1個(gè)個(gè)體二元變量和 T1個(gè)時(shí)間二元變量進(jìn)行 OLS估計(jì)，但這會(huì)使解釋變量的數(shù)目變得極為龐大！ 所以一般我們還是采用組內(nèi)離差法進(jìn)行估計(jì)。 固定效應(yīng)模型： Yit=ai+Xit223。 use fatality,clear tab year,gen(yr) edit drop yr1 reg FatalityRate beertax yr* 幾乎所有時(shí)間虛擬變量均不顯著，說明FatalityRate不隨時(shí)間的變動(dòng)呈現(xiàn)變動(dòng)的趨勢(shì)。 實(shí)際上添加了 t1個(gè)時(shí)間虛擬變量。于是加入用 St表示的汽車安全性能的效應(yīng)后，得： 只有時(shí)間效應(yīng) 我們暫時(shí)假設(shè) Zi不出現(xiàn)，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(jì) 223。因此它們能夠減少所有州的交通死亡事故。 和個(gè)體固定效應(yīng)能控制不隨時(shí)問變化但個(gè)體間不同的變量一樣，時(shí)間固定效應(yīng)能控制個(gè)體間相同但隨時(shí)間變化的變量。 sigma_u：
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