面板計量分析方法

❶ 計量經濟學筆記（三）：面板數據分析

面板數據分析的核心概念與應用筆記：

1. 面板數據的特性：

   • 兼備截面與時間序列屬性：面板數據同時考慮了不同個體在同一時間點的差異以及同一個體在不同時間點的變化。
   • 關鍵在於捕捉並分析差異：理解面板數據的關鍵在於如何運用統計模型來捕捉並分析這些組間和組內的差異。

2. 面板數據的分類：

   • 靜態短面板數據：最常見且基礎的一種，特點是個體維度較多，時間維度較少。

3. 三種估計策略：

   • 混合效應模型：
     • 假設：不存在個體效應，所有個體共享相同的回歸方程。
     • 特點：簡化了分析過程，但忽略了個體間的異質性。
   • 固定效應模型：
     • 假設：個體效應與某個解釋變數相關，從而消除個體間差異。
     • 估計方法：離差變換法和最小二乘虛擬變數法，確保估計量的一致性。
   • 隨機效應模型：
     • 假設：異質性截距為隨機變數。
     • 估計方法：廣義最小二乘法，提供有效的估計量，但需滿足球形擾動項的假定。

4. 估計策略比較：

   • 混合效應模型與固定效應模型：對比在於是否考慮個體異質性。固定效應模型通過轉換模型或虛擬變數法實現一致性估計，而混合效應模型忽略了個體差異。
   • 隨機效應模型：在估計量的有效性與一致性之間尋求平衡。

5. 推薦資源：

   • 書籍：《高級計量經濟學及Stata應用》，陳強老師著，強調應用，內容深入淺出。
   • 網站：連玉君老師的連享會，提供大量關於面板數據模型的深入討論。
   • 知乎文章：不同學科對固定效應與隨機效應的見解，詳細解釋了相關概念在不同領域的應用區別。

❷ 計量模型——面板向量自回歸模型（PVAR模型）操作全過程

在學術研究中，面板數據和面板向量自回歸模型（PVAR模型）的應用是常見的統計工具。對於新手如我，主要依賴於網路資源，如網路、經管之家和專業公眾號，尤其是連玉君老師的PVAR2包，將其放置在ado——base——p文件夾中，這為模型操作提供了關鍵支持。PVAR模型的實施過程包括多個關鍵步驟，下面將逐一解析。

首先，准備工作至關重要。導入並整理你的Excel數據，確保其已轉化為面板格式，個體變數採用long格式，時間變數設為float類型。然後，確認數據的面板結構，並進行描述性統計，同時進行平穩性檢驗，這一步通常使用LLC和IPS方法，檢驗原假設——數據是否平穩。P值越小，說明數據的非平穩性越弱，我們希望看到一個支持平穩性的結果。

接著，我們要進行協整檢驗，確保變數間存在同階單整性。Kao、Pedroni和Johansen方法是常用的檢驗工具，通過xtcointtest命令執行，這一步對於模型的穩健性至關重要。

確定PVAR模型的滯後階數是接下來的挑戰。使用pvar2命令，如"pvar2, lag(5)"，進行階數選擇。為了驗證變數間的因果關系，我們執行格蘭傑因果檢驗，一般使用卡方統計量，如"pvar2, lag(number) granger"。

在估計模型參數和分析響應時，GMM（廣義方法-of-moments）是首選，通過"pvar2, lag(5) irf(10)"，你可以得到系數估計和脈沖響應分析的結果，幫助我們理解變數間的動態影響。

最後，方差分解（variance decomposition）是模型完整性的體現，通過"pvar2, lag(5) decomp(30)"，我們可以更深入地理解變數間的交互和貢獻。然而，初學者在實施過程中可能會遇到問題，經管論壇是一個極好的求助平台，裡面的專家和經驗分享能夠為你提供寶貴的幫助。

PVAR2包的使用需要你自行獲取和安裝，這一步雖然看似繁瑣，但一旦熟悉，它將成為你研究過程中強有力的助手。記住，實踐是檢驗真理的唯一標准，一步步地探索，你將逐漸掌握PVAR模型的魔力。