面板数据的f检验,固定效应检验 ()

面板数据模型(PANEL DATA)F检验,固定效应检验硐室爆破

1．面板数据定义。

时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。

面板数据用双下标变量表示。例如

yi t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T

N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，yi ., ( i = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一日凌个时间序列（个体）。

图1 N=7，T=50的面板数据示意图

例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。

对于面板数据yi t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。

注意：EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。

例1（file:panel02）：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（不变价格）和人均收入数据见表1和表2。数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。

人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。人均消费和收入的面板

数据从纵剖面观察分别见图2和图3。从横截面观察分别见图4和图5。横截面数据散点图的表现与观测值顺序有关。图4和图5中人均消费和收入观测值顺序是按地区名的汉语拼音字母顺序排序的。

表1 1999-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费数据（不变价格）

地区人均消费	1996	1997	1998	1999	2000	2001	2002
CP-AH（安徽）	3282.466	3646.150	3777.410	3989.581	4203.555	4495.174	4784.364
CP-BJ（北京）	5133.978	6203.048	6807.451	7453.757	8206.271	8654.433	10473.12
CP-FJ（福建）	4011.775	4853.441	5197.041	5314.521	5522.762	6094.336	6665.005
CP-HB（河北）	3197.339	3868.319	3896.778	4104.281	4361.555	4457.463	5120.485
CP-HLJ（黑龙江）	2904.687	3077.989	3289.990	3596.839	3890.580	4159.087	4493.535
CP-JL（吉林）	2833.321	3286.432	3477.560	3736.408	4077.961	4281.560	4998.874
CP-JS（江苏）	3712.260	4457.788	4918.944	5076.910	5317.862	5488.829	6091.331
CP-JX（江西）	2714.124	3136.873	3234.465	3531.775	3612.722	3914.080	4544.775
CP-LN（辽宁）	3237.275	3608.060	3918.167	4046.582	4360.420	4654.420	5402.063
CP-NMG（内蒙古）	2572.342	2901.722	3127.633	3475.942	3877.345	4170.596	4850.180
CP-SD（山东）	3440.684	3930.574	4168.974	4546.878	5011.976	5159.538	5635.770
CP-SH（上海）	6193.333	6634.183	6866.410	8125.803	8651.893	9336.100	10411.94
CP-SX（山西）	2813.336	3131.629	3314.097	3507.008	3793.908	4131.273	4787.561
CP-TJ（天津）	4293.220	5047.672	5498.503	5916.613	6145.622	6904.368	7220.843
CP-ZJ（浙江）	5342.234	6002.082	6236.640	6600.749	6950.713	7968.327	8792.210

资料来源：《中国统计年鉴》1997-2003。

表2 1999-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入数据（不变价格）

地区人均收入	1996	1997	1998	1999	2000	2001	2002
IP-AH（安徽）	4106.251	4540.247	4770.470	5178.528	5256.753	5640.597	6093.333
IP-BJ（北京）	6569.901	7419.905	8273.418	9127.992	9999.700	11229.66	12692.38
IP-FJ（福建）	4884.731	6040.944	6505.145	6922.109	7279.393	8422.573	9235.538
IP-HB（河北）	4148.282	4790.986	5167.317	5468.940	5678.195	5955.045	6747.152
IP-HLJ（黑龙江）	3518.497	3918.314	4251.494	4747.045	4997.843	5382.808	6143.565
IP-JL（吉林）	3549.935	4041.061	4240.565	4571.439	4878.296	5271.925	6291.618
IP-JS（江苏）	4744.547	5668.830	6054.175	6624.316	6793.437	沈达人 7316.567	8243.589
IP-JX（江西）	3487.269	3991.490	4209.327	4787.606	5088.315	5533.688	6329.311
IP-LN（辽宁）	3899.194	4382.250	4649.789	4968.164	5363.153	5797.010	6597.088
IP-NMG（内蒙古）	3189.414	3774.804	4383.706	4780.090	5063.228	5502.873	6038.922
IP-SD（山东）	4461.934	5049.407	5412.555	5849.909	6477.016	6975.521	7668.036
IP-SH（上海）	7489.451	8209.037	8773.100	10770.09	11432.20昂达v972四核版	12883.46	13183.88
IP-SX（山西）	3431.594	3869.952	4156.927	4360.050	4546.785	5401.854	6335.732
IP-TJ（天津）	5474.963	6409.690	7146.271	7734.914	8173.193	8852.470	9375.060
IP-ZJ（浙江）	6446.515	7158.288	7860.341	8530.314	9187.287	10485.64	11822.00

资料来源：《中国统计年鉴》1997-2003。

图2 15个省级地区的人均消费序列（纵剖面）图3 15个省级地区的人均收入序列（file:4panel02）

图4 15个省级地区的人均消费散点图图5 15个省级地区的人均收入散点图（7个横截面叠加）

(每条连线表示同一年度15个地区的消费值) (每条连线表示同一年度15个地区的收入值)

用CP表示消费，IP表示收入。AH, BJ, FJ, HB, HLJ, JL, JS, JX, LN, NMG, SD, SH, SX, TJ, ZJ分别表示安徽省、北京市、福建省、河北省、黑龙江省、吉林省、江苏省、江西省、辽宁省、内蒙古自治区、山东省、上海市、山西省、天津市、浙江省。

15个地区7年人均消费对收入的面板数据散点图见图6和图7。图对外经济贸易大学车祸6中每一种符号代表一个省级地区的7个观测点组成的时间序列。相当于观察15个时间序列。图7中每一种符号代表一个年度的截面散点图（共7个截面）。相当于观察7个截面散点图的叠加。

图6 用15个时间序列表示的人均消费对收入的面板数据

图7 用7个截面表示的人均消费对收入的面板数据（一机双号7个截面叠加）

为了观察得更清楚一些，图8给出北京和内蒙古1996-2002年消费对收入散点图。从图中可以看出，无论是从收入还是从消费看内蒙古的水平都低于北京市。内蒙古2002年的收入与消费规模还不如北京市1996年的大。图9给出该15个省级地区1996和2002年的消费对收入散点图。可见6年之后15个地区的消费和收入都有了相应的提高。

图8 北京和内蒙古1996-2002年消费对收入时序图图9 1996和2002年15个地区的消费对收入散点图

2．面板数据的估计。

用面板数据建立的模型通常有3种。即混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型。

2.1 混合估计模型。

如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。

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