12面板數(shù)據(jù)回歸-文庫吧資料
2024-08-17 17:23本頁面
【正文】 表示個體效應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差 sigma_e：表示干擾項的標(biāo)準(zhǔn)差 rho： rho = sigma_u^2 / (sigma_u^2 + sigma_e^2) 個體效應(yīng)的波動占整個波動的比例。 corr(u_i, Xb) 個體效應(yīng)與解釋變量的相關(guān)系數(shù)，相關(guān)系數(shù)為 0或者接近于 0，可以使用隨機(jī)效應(yīng)模型；相關(guān)系數(shù)不為 0，需要使用固定效應(yīng)模型。 首先注意：結(jié)果中的 u_i不表示殘差，而是表示個體效應(yīng)。右側(cè)的 F統(tǒng)計量表示除常數(shù)項外其他解釋變量的聯(lián)合顯著性。因為固定效應(yīng)模型是組內(nèi)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(guān)系數(shù)的平方。 sigma_u、 sigma_e、 rho的含義。 corr(u_i, Xb) 的含義。三個 R2哪個重要？ 2。由于利用了更多的數(shù)據(jù)，因此 (10. 15)式中的標(biāo)準(zhǔn)誤差小于 (10. 8)式中的標(biāo)準(zhǔn)誤差。 面板固定效應(yīng)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(jī)效應(yīng)模型。 0102030402 1 0 1 2xy F i t t e d va l u e sreg y x 0102030402 1 0 1 2xy F i t t e d va l u e sF i t t e d va l u e s F i t t e d va l u e sF i t t e d va l u e sgen d1=0 gen d2=0 gen d3=0 replace d1=1 if id==1 replace d2=1 if id==2 replace d3=1 if id==3 reg y x d1 d2 固定效應(yīng)模型的估計算法 “個休中心化 ” OLS算法或者組內(nèi)離差估計法 假設(shè)原方程為： (式 1) 給定第 i 個個體，將 (式 1)兩邊對時間取平均可得， (式 2) (式 1) – (式 2)，得： 可以用 OLS方法一致地估計 β ，稱為“固定效應(yīng)估計量”（ Fixed Effects Estimator），記為 ?FE?由于 主要使用了每個個體的組內(nèi)離差信息，故也稱為“組內(nèi)估計量”（ within estimator）。 2。 如何理解個體效應(yīng)、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(shù)據(jù)來分析： use example,clear xtset pany year xtdes 1。 由于固定效應(yīng)模型假設(shè)存在著 “ 個體效應(yīng) ” ，每個個體都有其單獨的截距項。 對于固定效應(yīng)模型，可采用 虛擬變量法 。 固定效應(yīng)模型 對于特定的個體 i而言， ai 表示那些不隨時間改變的影響因素，如個人的消費習(xí)慣、國家的社會制度、地區(qū)的特征、性別等，一般稱其為 “ 個體效應(yīng) ” (individual effects)。但我們的數(shù)據(jù)集中包含 7個不同年份里的觀測值，即當(dāng) T2時不能直接應(yīng)用這種 “ 前后 ” 比較方法。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(chǎn)生遺漏變量偏差的來源。不幸的是，我們很難或不可能度量諸如酒后駕車的文化接受度等變量。 若相關(guān)，則會導(dǎo)致遺漏變量偏差。社會文化能否接受酒后駕車等。大部分駕駛的路程是在鄉(xiāng)下還是市內(nèi)； 4。州內(nèi)駕駛的汽車質(zhì)量； 2。 面板數(shù)據(jù)的建模方法主要有三種： 固定效應(yīng)回歸模型 隨機(jī)效應(yīng)回歸模型 混合回歸模型 實例 :交通事故死亡人數(shù)和酒精稅 由此我們就能得出增加啤酒稅收會導(dǎo)致更多的交通事故死亡人數(shù)嗎？不一定，這是因為這些回歸中可能存在著巨大的遺漏變量偏差。然而，對于單個企業(yè)的時間序列數(shù)據(jù)來說，我們無法區(qū)分其生產(chǎn)效率的提高究竟有多少是由于規(guī)模擴(kuò)大，有多少是由于技術(shù)進(jìn)步。 比如，如何區(qū)分規(guī)模效應(yīng)與技術(shù)進(jìn)步對企
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1