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面板數(shù)據(jù)分析方法總結
2015-12-25
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面板數(shù)據(jù)分析方法總結

橫截面的異方差與序列的自相關性是運用面板數(shù)據(jù)模型時可能遇到的最為常見的問題,此時運用OLS可能會產(chǎn)生結果失真,因此為了消除影響,對我國東、中、西部地區(qū)的分析將采用不相關回歸方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)來估計方程。而對于全國范圍內(nèi)的估計來說,由于橫截面?zhèn)€數(shù)大于時序個數(shù),所以采用截面加權估計法(Cross SectionWeights, CSW) 。

一般而言，面板數(shù)據(jù)可用固定效應(fixed effect) 和隨機效應(random effect) 估計方法,即如果選擇固定效應模型,則利用虛擬變量最小二乘法(LSDV) 進行估計;如果選擇隨機效應模型,則利用可行的廣義最小二乘法(FGLS) 進行估計(Greene ,2000) 。它可以極大限度地利用面板數(shù)據(jù)的優(yōu)點,盡量減少估計誤差。至于究竟是采用固定效應還是隨機效應,則要看Hausman 檢驗的結果。

單位根檢驗：在進行時間序列的分析時,研究者為了避免偽回歸問題,會通過單位根檢驗對數(shù)據(jù)平穩(wěn)性進行判斷。但對于面板數(shù)據(jù)則較少關注。隨著面板數(shù)據(jù)在經(jīng)濟領域應用,對面板數(shù)據(jù)單位根的檢驗也逐漸引起重視。面板數(shù)據(jù)單位根的檢驗主要有Levin、Lin 和Chu 方法(LLC 檢驗) (1992 ,1993 ,2002) 、Im、Pesaran 和Shin 方法( IPS 檢驗) (1995 ,1997) 、Maddala 和Wu 方法(MW檢驗) (1999) 等。

協(xié)整檢驗：協(xié)整檢驗是考察變量間長期均衡關系的方法。在進行了各變量的單位根檢驗后,如果各變量間都是同階單整，那么就可以進行協(xié)整檢驗了。面板協(xié)整檢驗理論目前還不成熟,仍然在不斷的發(fā)展過程中,目前的方法主要有:
(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推廣的DF和ADF檢驗提出了檢驗面板協(xié)整的方法,這種方法零假設是沒有協(xié)整關系,并且利用靜態(tài)面板回歸的殘差來構建統(tǒng)計量。
(2)Pedron(i1999)在零假設是在動態(tài)多元面板回歸中沒有協(xié)整關系的條件下給出了七種基于殘差的面板協(xié)整檢驗方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的檢驗方法允許異質(zhì)面板的存在。
(3)Larsson et a(l2001)發(fā)展了基于Johansen(1995)向量自回歸的似然檢驗的面板協(xié)整檢驗方法。這種檢驗的方法是檢驗變量存在共同的協(xié)整的秩。

一般的順序是：先檢驗變量的平穩(wěn)性,當變量均為同階單整變量時,再采用協(xié)整檢驗以判別變量間是否存在長期均衡關系。如果變量間存在長期均衡的關系,我們可以通過誤差修正模型(ECM) 來檢驗變量間的長期因果關系;如變量間不存在協(xié)整關系,我們將對變量進行差分,然后通過向量自回歸模型(VAR),檢驗變量間的短期因果關系。

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