面板计量分析方法

❶ 计量经济学笔记（三）：面板数据分析

面板数据分析的核心概念与应用笔记：

1. 面板数据的特性：

   • 兼备截面与时间序列属性：面板数据同时考虑了不同个体在同一时间点的差异以及同一个体在不同时间点的变化。
   • 关键在于捕捉并分析差异：理解面板数据的关键在于如何运用统计模型来捕捉并分析这些组间和组内的差异。

2. 面板数据的分类：

   • 静态短面板数据：最常见且基础的一种，特点是个体维度较多，时间维度较少。

3. 三种估计策略：

   • 混合效应模型：
     • 假设：不存在个体效应，所有个体共享相同的回归方程。
     • 特点：简化了分析过程，但忽略了个体间的异质性。
   • 固定效应模型：
     • 假设：个体效应与某个解释变量相关，从而消除个体间差异。
     • 估计方法：离差变换法和最小二乘虚拟变量法，确保估计量的一致性。
   • 随机效应模型：
     • 假设：异质性截距为随机变量。
     • 估计方法：广义最小二乘法，提供有效的估计量，但需满足球形扰动项的假定。

4. 估计策略比较：

   • 混合效应模型与固定效应模型：对比在于是否考虑个体异质性。固定效应模型通过转换模型或虚拟变量法实现一致性估计，而混合效应模型忽略了个体差异。
   • 随机效应模型：在估计量的有效性与一致性之间寻求平衡。

5. 推荐资源：

   • 书籍：《高级计量经济学及Stata应用》，陈强老师着，强调应用，内容深入浅出。
   • 网站：连玉君老师的连享会，提供大量关于面板数据模型的深入讨论。
   • 知乎文章：不同学科对固定效应与随机效应的见解，详细解释了相关概念在不同领域的应用区别。

❷ 计量模型——面板向量自回归模型（PVAR模型）操作全过程

在学术研究中，面板数据和面板向量自回归模型（PVAR模型）的应用是常见的统计工具。对于新手如我，主要依赖于网络资源，如网络、经管之家和专业公众号，尤其是连玉君老师的PVAR2包，将其放置在ado——base——p文件夹中，这为模型操作提供了关键支持。PVAR模型的实施过程包括多个关键步骤，下面将逐一解析。

首先，准备工作至关重要。导入并整理你的Excel数据，确保其已转化为面板格式，个体变量采用long格式，时间变量设为float类型。然后，确认数据的面板结构，并进行描述性统计，同时进行平稳性检验，这一步通常使用LLC和IPS方法，检验原假设——数据是否平稳。P值越小，说明数据的非平稳性越弱，我们希望看到一个支持平稳性的结果。

接着，我们要进行协整检验，确保变量间存在同阶单整性。Kao、Pedroni和Johansen方法是常用的检验工具，通过xtcointtest命令执行，这一步对于模型的稳健性至关重要。

确定PVAR模型的滞后阶数是接下来的挑战。使用pvar2命令，如"pvar2, lag(5)"，进行阶数选择。为了验证变量间的因果关系，我们执行格兰杰因果检验，一般使用卡方统计量，如"pvar2, lag(number) granger"。

在估计模型参数和分析响应时，GMM（广义方法-of-moments）是首选，通过"pvar2, lag(5) irf(10)"，你可以得到系数估计和脉冲响应分析的结果，帮助我们理解变量间的动态影响。

最后，方差分解（variance decomposition）是模型完整性的体现，通过"pvar2, lag(5) decomp(30)"，我们可以更深入地理解变量间的交互和贡献。然而，初学者在实施过程中可能会遇到问题，经管论坛是一个极好的求助平台，里面的专家和经验分享能够为你提供宝贵的帮助。

PVAR2包的使用需要你自行获取和安装，这一步虽然看似繁琐，但一旦熟悉，它将成为你研究过程中强有力的助手。记住，实践是检验真理的唯一标准，一步步地探索，你将逐渐掌握PVAR模型的魔力。