导图社区 计量经济学导论(伍德里奇)第十三章:跨时横截面的混合:简单面板数据方法
这是一篇关于第十三章:跨时横截面的混合:简单面板数据方法的思维导图,主要内容包括:FD法下OLS假设,多于两期的差分法,用两期面板数据做政策分析,两时期面板数据分析,利用混合横截面做政策分析(DID),跨时独立横截面的混合。
《计量经济学导论·现代观点》伍德里奇全章节思维导图作品集,全面覆盖经典教材精髓。该作品集通过直观的思维导图形式,系统性梳理并呈现了伍德里奇著作中的核心理论与模型,助力学习者高效掌握计量经济学基础知识与现代观点。
这是一篇关于第五章:多元回归分析:OLS的渐进性(大样本)的思维导图,主要内容包括:拉格朗日乘数统计量(Lagrange Multiplier, LM),渐近有效性,渐进正态和大样本推断,一致性(consistency)。
这是一篇关于第四章:多元回归分析:推断的思维导图,主要内容包括:检验对多个总体参数的假设:F检验,检验对单个总体参数的假设:t检验,OLS估计量的抽样分布。
这是一篇关于第七章:含有定性信息的多元回归分析:虚拟变量的思维导图,主要内容包括:政策分析和项目评价(自选择问题),二值因变量:线性概率模型LPM,虚拟变量的交互作用,使用多类别虚拟变量,只有一个虚拟变量的情况,对定性信息的描述。
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第十三章:跨时横截面的混合:简单面板数据方法
跨时独立横截面的混合
跨时独立横截面可以加大样本容量
总体可能在不同时期有不同分布,可以通过设置年份虚拟变量来容许截距在不同年份不同(通常以最早的为基年)
还可以通过一个年度虚拟变量和某些主要解释变量之间的交互作用来考察这些变量的影响在某个特定时期是否发生变化。
对跨时结构性变化的邹至庄检验
方法一
把混合估计残差平方和看作约束SSR
无约束SSR则为两个时期分别估计而得的两个SSR之和
方法二
先将每一变量对两个年度虚拟变量之一形成交互作用,再检验这个虚拟变量和全部交互项是否联合显著
利用混合横截面做政策分析(DID)
关键假定
平行趋势假定
处理组和对照组具有相同的趋势
自然实验假定
当某些外生事件(如政府政策)改变了个体时,便产生了自然实验
分组
变化前对照组
变化后对照组
变化前处理组
变化后处理组
模型
两时期面板数据分析
固定效应模型/非观测效应模型
如何估计参数β
混合回归法
假定
非观测效应ai和特异性误差uit均与xit无关
原理
直接把两年的数据混合起来用OLS
一阶差分法(FD)
对于个体i,个体异质性ai不随时间变化,是一个常数(容许ai与xit相关)
通过差分消除个体异质性ai
用两期面板数据做政策分析
面板数据对政策分析非常有用,特别是项目评估,用一阶差分法(FD)即可
多于两期的差分法
严格外生性:特异性误差与每一时期的解释变量都无关
平衡面板数据
N个横截面单位都有同样的T期数据,就称为平衡面板数据
uit是序列无关的
如果时期T相对于N较小,则应控制时间虚拟变量
一阶差分面板数据的潜在缺陷
当Δx在不同时期变化不大时,此方法无效
若回归元并非严格外生,则FD估计量将不一致
若解释变量存在测量误差,则比混合OLS更糟
FD法下OLS假设
FD.1
对每个i,模型是:
FD.2
截面上为随机样本
FD.3
每个解释变量都随时间变化,且没有完全共线性关系
FD.4
FD.5
FD.6
FD.7
以xi为条件,Δμit是相互独立的同正态分布随机变量