面板數(shù)據(jù)相關(guān)資料-展示頁
2025-06-27 02:25本頁面
【正文】 PBJ（北京） IPFJ（福建） IPHB（河北） IPHLJ（黑龍江） IPJL（吉林） IPJS（江蘇） IPJX（江西） IPLN（遼寧） IPNMG（內(nèi)蒙古） IPSD（山東） IPSH（上海） IPSX（山西） IPTJ（天津） IPZJ（浙江） 資料來源：《中國統(tǒng)計年鑒》19972003。圖4和圖5中人均消費和收入觀測值順序是按地區(qū)名的漢語拼音字母順序排序的。從橫截面觀察分別見圖4和圖5。人均消費和收入兩個面板數(shù)據(jù)都是平衡面板數(shù)據(jù)，各有15個個體。例1：19962002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（不變價格）和人均收入數(shù)據(jù)見表1和表2。 t = 1, 2, …, T，如果從橫截面上看，每個變量都有觀測值，從縱剖面上看，每一期都有觀測值，或者每個個體的觀測值個數(shù)是相同的，則稱此面板數(shù)據(jù)為平衡面板數(shù)據(jù)（balanced panel data）。共有330個觀測值。固定在某一年份上，它是由30個農(nóng)業(yè)總產(chǎn)總值數(shù)字組成的截面數(shù)據(jù)；固定在某一省份上，它是由11年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)組成的一個時間序列。若固定t不變，yi ., ( i = 1, 2, …, N)是橫截面上的N個隨機變量；若固定i不變，y. t, (t = 1, 2, …, T)是縱剖面上的一個時間序列（個體）。 t = 1, 2, …, TN表示面板數(shù)據(jù)中含有N個個體。面板數(shù)據(jù)用雙下標變量表示。面板數(shù)據(jù)示意圖見圖1。面板數(shù)據(jù)是同時在時間和截面上取得的二維數(shù)據(jù)。 面板數(shù)據(jù)定義時間序列數(shù)據(jù)或截面數(shù)據(jù)都是一維數(shù)據(jù)。練習題： 1． 回歸方程，進行檢驗并解釋其含義。這樣可以清晰地看出，b3體現(xiàn)了近處與遠處的房屋價格在1981的差異年是否比1978年的差異。y81=1，nearinc =1，rprice =b0 + b1 + b2 + b3 + u。y81=1，nearinc =0，rprice =b0 + b1 + u。y81=0，nearinc =1，rprice =b0 +b2 + u。y81=0，nearinc =0，rprice =b0 + u。因此，要分析焚化廠對近處房屋價格的影響，應(yīng)該觀察近處與遠處的房屋價格在1981的差異年是否比1978年的差異有了明顯的變化。房屋價格為實際價格（排除物價指數(shù)的影響）。1978年有消息流傳要在North Andover建立廢物焚化廠，1981年正式動工（1985年正式運營）?？刂谱兞堪ǎ航逃潭取⒛挲g、種族、地區(qū)、生活環(huán)境（農(nóng)村、城鎮(zhèn)、小城市等）。例：National Opinion Research Center’s General Social Survey搜集了1972~1984年婦女就業(yè)、家庭等相關(guān)數(shù)據(jù)。同時，混合數(shù)據(jù)也被用于考察變量分布隨著時間的變化，或者變量之間的關(guān)系隨著時間的變化規(guī)律。Panel data也叫做longitudinal data。在面板數(shù)據(jù)中，同一截面不同時點的觀測值不會是獨立的。面板數(shù)據(jù)I——變截距模型 Pooled Cross Section 數(shù)據(jù)Pooled cross section數(shù)據(jù)是指不同時點（可能）不同截面的數(shù)據(jù)。而面板數(shù)據(jù)是指不同時點相同截面的數(shù)據(jù)。因為，這些數(shù)值可能受到共同因素的影響?；旌蠑?shù)據(jù)增加了樣本容量，因此提高了估計的精度和檢驗功效。考察的方法是加入時間虛擬變量。利用數(shù)據(jù)分析家庭小孩個數(shù)的變化規(guī)律。（數(shù)據(jù)文件：）kids = b0 + b1 educ + b2 age + b3 age2+ b4 race + b5 farm+ b6 town + b7 D74 + b8 D76 + b9 D78 + b10 D80 + b11 D82 +b12 D84 + ut 例：接受教育程度對工資的影響以及工資的性別差異 （File：；data file: ）模型設(shè)定：log(wage) = b0 + b1 y85 + b2 educ + b3 y85?educ + b4 exper + b5 union + b6 female+ b7 y85 female + ut 模型估計：結(jié)論分析：例：廢物焚化廠對周邊房屋價格的影響 （File：；data file: ）Kiel and McClain (1995)研究了廢物焚化廠對周邊（North Andover, Massachusetts）房屋價格的影響。利用1978年、1981年的房屋價格數(shù)據(jù)檢驗：廢物焚化廠周邊的房屋價格低于遠處的房屋價格。要分析廢物焚化廠對周邊房屋價格的影響，不能簡單回歸如下模型：rprice = b0 + b1 nearinc + u, 比如利用1981年的數(shù)據(jù)進行回歸，那么b1體現(xiàn)了81年近處價格與遠處價格的差異，但b1沒有體現(xiàn)焚化廠對近處房屋價格的影響。方程設(shè)定如下：rprice =b0 + b1 y81 + b2 nearinc + b3 (y81?nearinc) + u,其中，nearinc為01虛擬變量。因此，b0體現(xiàn)了1978年遠處的房屋平均價格。因此，（b0 +b2）體現(xiàn)了1978年近處的房屋價格，b2體現(xiàn)了1978年近處房屋價格與遠處房屋價格的差異。（b0 +b1）體現(xiàn)了1981年遠處的房屋價格，b1體現(xiàn)了遠處房屋價格在81年與78年的差異。（b0 + b1 +b2+ b3）體現(xiàn)了1981年近處的房屋價格，（b2+ b3）體現(xiàn)了1981年近處與遠處的房屋價格差異。問題就歸結(jié)于檢驗b3的顯著性。Log(rprice) =b0 + b1 y81 + b2 nearinc + b3 (y81?nearinc) + u2． 加入其它控制變量（房齡、距市中心距離、臥室數(shù)目等）重新回歸方程進行檢驗。例如時間序列數(shù)據(jù)是變量按時間得到的數(shù)據(jù)；截面數(shù)據(jù)是變量在截面空間上的數(shù)據(jù)。所以，面板數(shù)據(jù)（panel data）也稱時間序列截面數(shù)據(jù)（time series and cross section data）或混合數(shù)據(jù)（pool data）。面板數(shù)據(jù)從橫截面（cross section）上看，是由若干個體（entity, unit, individual）在某一時期構(gòu)成的截面觀測值，從縱剖面（longitudinal section）上看每個個體都是一個時間序列。例如yi t, i = 1, 2, …, N。T表示時間序列的最大長度。例如19902000年30個省份的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)。面板數(shù)據(jù)由30個個體組成。對于面板數(shù)據(jù)yi t, i = 1, 2, …, N。若在面板數(shù)據(jù)中缺失若干個觀測值，則稱此面板數(shù)據(jù)為非平衡面板數(shù)據(jù)（unbalanced panel data）。數(shù)據(jù)是7年的，每一年都有15個數(shù)據(jù)，共105組觀測值。人均消費和收入的面板數(shù)據(jù)從縱剖面觀察分別見圖2和圖3。橫截面數(shù)據(jù)散點圖的表現(xiàn)與觀測值順序有關(guān)。表1 19992002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數(shù)據(jù)（不變價格）地區(qū)人均消費1996199719981999200020012002CPAH（安徽） CPBJ（北京） CPFJ（福建） CPHB（河北） CPHLJ（黑龍江） CPJL（吉林） CPJS（江蘇） CPJX（江西） CPLN（遼寧）
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