面板数据模型的检验方法 [Testing method of Panel data model] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈海燕 著

出版社： 经济科学出版社

ISBN：9787514120387

版次：1

商品编码：11063541

包装：平装

外文名称：Testing method of Panel data model

开本：16开

出版时间：2012-08-01

用纸：胶版纸

页数：216

字数：230000

正文语种：中文

内容简介

《面板数据模型的检验方法》的主要内容为面板数据模型的相关检验方法研究。一方面梳理说明面板数据理论中涉及的检验估计方法；另一方面，紧随国际研究前沿方向，结合现实经济发展现象创新检验方法。
《面板数据模型的检验方法》的特点是：1.全面具体的介绍面板数据模型的检验方法，从选择模型检验到非平稳性检验，力求提高模型设定和估计的准确度。2.在转变经济结构的宏观大背景下，对结构变化和截面相关的检验方法进行了更多更细的研究，进一步完善了面板数据理论，更有力的推动了实汪研究的可信性。

作者简介

陈海燕，重庆市人。2004年6月获西南大学数学专业学士学位，2007年6月获天津大学数量经济学专业硕士学位，2010年6月获天津大学技术经济及管理专业博士学位。现为重庆工商大学经济贸易学院教师。在《数量经济技术经济研究》、《系统管理学报》、《商业经济与管理》、《统计与信息论坛》等国内核心期刊发表论文10余篇，主持国家社会科学基金两部项目和重庆市社会科学规划青年项目各一项，参与国家自然科学基金项目三项。主要从事计量经济学理论方法研究及应用。

内页插图

目录

第一章 引言
第一节 面板数据概况
第二节 面板数据的特点
第三节 面板数据模型的分类
第四节 面板数据模型的研究概况
第五节 本书主要内容

第二章 面板数据模型的基本估计方法
第一节 最小二乘估计
第二节 广义矩估计
第三节 最大似然估计
第四节 面板分位数回归
第五节 其他估计方法

第三章 面板数据模型的基本检验
第一节 面板数据模型的协方差分析
基于最大似然估计的检验
第三节 面板随机／固定效应检验
第四节 面板结构突变点的检验
第五节 面板Granger因果关系检验
第六节 其他检验方法

第四章 面板异方差和序列相关
第一节 面板异方差
第二节 面板异方差的确定性检验
第三节 面板GARCH效应检验
第四节 面板序列自相关检验
第五节 面板截面相关检验
第六节 联合检验

第五章 面板单位根检验
第一节 截面独立的面板单位根检验
第二节 截面相关的面板单位根检验
第三节 结构变化的面板单位根检验
第四节 面板单位根检验的其他问题

第六章 面板协整检验
第一节 面板数据伪回归
第二节 基于残差的单一协整关系检验
第三节 多个协整关系的检验
第四节 截面相关的面板协整检验
第五节 面板变结构协整检验
第六节 面板误差修正模型

第七章 面板协整模型的估计与推断
第一节 单一方程估计
第二节 系统方法估计

第八章 基于LSTR的面板变结构协整检验
附录A 基本数学工具
附录B 概率和统计
附录C 极限理论
参考文献
后记

精彩书摘

（1）面板数据是指N个不同对象在T个不同时期被观测的数据，是可以控制某些类型的遗失变量。多元回归是控制变量的一种有力的工具，但它所要求的变量必须有全面的数据，如果得不到一些变量的数据，则某些遗失变量就不能包括在回归中，参数估计的最小二乘估计量就会存在估计偏差。比如研究因变量随时间的变化情况，面板数据就有可能消除那些在对象之间有差异但随时间不变的遗失变量的影响。
例如，考虑我国粮食生产的地区差异，用我国26个省份的1997~2003年这7年间每一年的粮食产量、播种面积、劳动力投入量、化肥投入量以及有关变量处理此问题。这个面板数据集允许某些遗失变量被控制，比如各地区气候状况的不同和土壤的质量不同，这些难以观测的变量在地区之间不同但不随时间变化。面板数据也允许那些随时间变化但在各地区不变的变量被控制，比如度量政府对于农业生产的扶持态度的变量等。
（2）面板数据集含有NxT个数据，能提供更多的数据信息和更大的自由度。既可以分析个体之间的差异情况，又可以描述个体的动态变化特征；既可以从不同角度反映已有数据的信息，又可以反映被遗失变量的信息。比如对上一例子，面板数据模型可以分析各省份粮食产量与其影响因素的动态发展关系，也可以分析各省份间粮食生产的异同关系，了解我国的粮食生产结构。
（3）面板数据模型提供了具有挑战性的模型方法，把研究对象划分为更多的类别，能更准确地估计模型参数，更准确地捕捉社会的复杂行为。由于面板数据具有双下标的形式，一方面能更好地代表来自不同个体和不同时点的数据信息；同时，其模型检验与估计也因此变得更加复杂。面板数据有时间和个体上的两个维度，根据维度上的不同效应，可以分为个体固定效应、个体随机效应、时间固定效应、时间随机效应和混合效应等模型形式，为了得到模型参数的最优估计量，每一种形式都有不同的假设和估计方法；面板数据除了每个截面序列存在序列自相关性外，截面与截面之间还存在空间相关性。
……

前言/序言

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面板数据分析越来越热，这本书基本上把简单的处理方法都涉及到了，很好。

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对案例的分析不够深入，而理论研究看不出有什么创新

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学习面板数据感觉内容很仔细 有计量过程就好了

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面板数据分析方法是最近几十年来发展起来的新的统计方法，面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。在本文的研究中，我们首先运用面板数据的单位根检验与协整检验来考察能源消费、环境污染与经济增长之间的长期关系，然后建立计量模型来量化它们之间的内在联系。

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面板数据的单位根检验的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC检验方法[5]。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS检验[6] , Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP检验[7]等。面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni[8] (1999，2004)和Kao[9](1999)提出的检验方法，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残差统计量进行检验。Luciano(2003)中运用Monte Carlo模拟[10]对协整检验的几种方法进行比较，说明在T较小（大）时，Kao检验比Pedroni检验更高（低）的功效。具体面板数据单位根检验和协整检验的方法见参考文献[5-10]。

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重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。

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研究方法

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面板数据的单位根检验的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC检验方法[5]。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS检验[6] , Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP检验[7]等。面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni[8] (1999，2004)和Kao[9](1999)提出的检验方法，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残差统计量进行检验。Luciano(2003)中运用Monte Carlo模拟[10]对协整检验的几种方法进行比较，说明在T较小（大）时，Kao检验比Pedroni检验更高（低）的功效。具体面板数据单位根检验和协整检验的方法见参考文献[5-10]。