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面板數據分析方法總結
2015-12-25
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面板數據分析方法總結

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

一般而言，面板數據可用固定效應(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據的優點,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據平穩性進行判斷。但對于面板數據則較少關注。隨著面板數據在經濟領域應用,對面板數據單位根的檢驗也逐漸引起重視。面板數據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。

協整檢驗：協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，那么就可以進行協整檢驗了。面板協整檢驗理論目前還不成熟,仍然在不斷的發展過程中,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整的方法,這種方法零假設是沒有協整關系,并且利用靜態面板回歸的殘差來構建統計量。
(2)Pedron(i1999)在零假設是在動態多元面板回歸中沒有協整關系的條件下給出了七種基于殘差的面板協整檢驗方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的檢驗方法允許異質面板的存在。
(3)Larsson et a(l2001)發展了基于Johansen(1995)向量自回歸的似然檢驗的面板協整檢驗方法。這種檢驗的方法是檢驗變量存在共同的協整的秩。

一般的順序是：先檢驗變量的平穩性,當變量均為同階單整變量時,再采用協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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