面板数据模型(几种面板数据模型的解释)

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面板数据模型(几种面板数据模型的说明)

几种面板数据模型的说明

沃亚知识产权2020-05-11 09:51:53

1 混杂效应模型 pooled model

就是所有的省份,都是雷同,即同一个方程 ,截距项和斜率项都雷同

yit=c+bxit+ᵋit c 与b 都是常数

2 固定效应模型fixed-effect model 和随机效应模型random-effects model

就是所有省份,既有雷同的部分,即斜率项都雷同;也有不同的部分,即截距项不同。

2.1 固定效应模型 fixed-effect model

yit=ai+bxit+ᵋit cov(ci,xit)≠0

固定效应方程隐含着跨组差别可以用常数项的不同描绘。每个ai都被视为未知的待估参数。xit中任何不随时光推移而变更的变量都会模仿因个体而异的常数项

2.2 随机效应模型 random-effects model

yit=a+ui+bxit+ᵋit cov(a+ui,xit)=0

A是一个常数项,是不可视察差别性的均值,ui为第i个视察的随机差别性,不随时光变更。

3 变系数模型Variable Coefficient Models(变系数也分固定效应和随机效应)

每一个组,都采取一个方程进行估量。就是所有省份的线性回归方程的截距项和斜率项都不雷同。

yit=ui+bixit+ᵋit

1.混杂估量模型就是各个截面估量方程的截距和斜率项都一样,也就是说回归方程估量成果在截距项和斜率项上是一样的。如果是考核各个省份,历年的收入对花费影响。则各个省份的回归方程就完整雷同,无论是截距,还是斜率。

2.随机效应模型和固定效应模型在斜率项都是雷同的,都是截距项不同。差别在于截距项和自变量是否相干,不相干选择随机效应模型,相干选择固定效应模型。则解释各个省份的回归方程,斜率雷同,差异的是截距项,即平移项。

3 .变系数模型,就是无论是截距项,还是系数项,对于不同省份,每个省份都有一个回归方程,都一个最合适自己的回归方程,完整不管整体。每个省份的回归方程与其他省份的,无论在斜率上,还是截距上都不雷同。

总之,从混杂估量模型,到变截距模型,再到变系数模型,考核省份是从完整屈服整体和没有百思特网个性(回归方程是从整体角度而定的和估量的,是一刀切的,是完整没有差别性和个性的,完整就义自我),到随心所欲和完整个性化(每个省份都有一个最合适自己的回归方程)。即从完整无个性而言到完整有个性。

二、一个做医学哥们在固定效用模型和随机效用模型选择中的甄别办法

关于随机效应模型及固定效应模型的选择, 一贯做法是两个模型都剖析,看成果是否一致。如果一百思特网致且异质性较小或无,则选择固定效应模型。
如果成果不一致且异质性较大,则选择随机效应模型,并进行亚组剖析寻找异质性的起源,并且下结论应比拟保守。
好几篇meta-analysis在办法学部分都说:“All pooled outcome measures were determined using random-effects models” 、"All pooled outcome measures were determined using random-effects models as described by DerSimonian and Laird"。
为什么都直接用随机效应模型却不用固定效应模型?是因为斟酌RCTs异质性大,所以直接用随机效应模型吗?

1.就是依据12值来决议模型的应用,大部分以为>50%,存在异质性,应用随机效应模型,≤50%,用固定,有了异质性,通过敏感性剖析,或者亚亚组剖析,去探求异质性的起源,但是这两者都是定性的,不必定能找到,即使你做了,研讨数量多的话,可以做个meta回归来找异质性的起源

2.在任何情形下都应用随机效应模型,因为如果异质性很小,那么随机和固定效应模型最终合并成果不会有很大差异百思特网,当异质性很大时,就只能应用随机效应模型,所以可以说,在任何情形下都应用随机效应模型 3.还有一种,看P值,一般推举P的界值是0.1,但现在大部分应用0.05,就是说P>0.05,用固定,≤0.05用随机

其实个人倾向于第三种,因为P值可以看出来有没有异质性,I2是定量描写一致性的大小

原来随机效应的假设就是我们的样本从一个很大的母体抽取,所以大家的期望(均值)雷同;如果我们的样本几乎是全体母体了,我们就不能说个体的差别是随机的,所以固定效应比拟好;这是从模型的设定角度说的。但是随机效应模型有一个致命的硬伤,就是假设cov(x,ui)=0,而固定效应不请求这个假设,Hausman检验所做的工作就是检验一下这个假设对随机效应模型来说是不是成立,如果不成立,随机效应模型的估量是有偏的,即使采取B-P的LM检验表明存在随机效应,你也没有方法用了。

总结:检验固定效应是否明显,采取F检验(比较模型是pooled);检验随机效应是否明显,采取LM检验(比较模型也是pooled);检验固定和随机哪个更实用,采取Hausman检验(比较fe和be)。

1 用eviews可以检验面(原创www.isoyu.com版权)板数据实用于混杂估量法还是固定效应法

2 然后再进行豪斯曼检验,肯定是用固定效应模型还是随机效应模型

三、是选择固定效应模型,还是随机效应模型的Hausman test

Hausman test 是为了区分是选择固定效应模型,还是选择随机效应模型的盘算。并且Hausman test 是针对随机效应模型进行的检验,原假设是接收随机效应模型。

A Hausman test解释一个有效的估量与它和一个非有效的估量之差的协方差是0。即Cov(b-b,b)=Cov(b,b)-var(b)=0

B 原假设是随机效应模型有效,备选假设是固定效应模型有效

C 依据随机效应模型有效结构的统计量W屈服自由度为k-1的有限卡方散布。即var(b-b)=var(b)-var(b)=W

四、处置异方差问题

实际上,在处置面板数据线性回归时,重要斟酌固定效应模型与pooled OLS的异方差问题。因为随机效应模型应用GLS估量,本身就已经掌握了异方差。

GLS(广义最小二乘法)是一种常见的清除异方差的办法.它的重要思想是为说明变量加上一个权重,从而使得加上权重后的回归方程方差是雷同的.因此在GLS办法下我们可以得到估量量的无偏和一致估量,并可以对其进行OLS下的t检验和F检验.