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Eviews+stata分析面板数据的理论与操作一个文件全搞定
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stata上机实验第五讲——面板数据的处理
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3秒自动关闭窗口面板数据空间误差分量模型估计方法研究--《华南理工大学》2011年博士论文
面板数据空间误差分量模型估计方法研究
【摘要】：空间误差模型处理模型误差间的空间相关性,是空间经济计量研究的重要模型。不过,经典空间误差模型假设误差间仅存在空间溢出效应,未考虑非空间溢出的区域特定冲击。这可能夸大空间溢出效应,与现实经济运行情况并不完全吻合。此外,该模型误差项方差可能为奇异矩阵,会导致模型的检验和估计结论出现偏差,也是经典空间误差模型的局限之处。
为解决经典空间误差模型存在的不足,Kelejian
Robinson()提出了可处理截面数据的空间误差分量模型(Spatial Error Components,SEC)。本文在截面数据SEC模型的基础上,扩展至面板数据SEC模型,完成了相应的检验及估计的数理推导和Monte Carlo模拟实验:首先,进行面板数据SEC模型的检验研究,包括空间相关性检验和个体效应检验;其次,研究面板数据SEC模型的参数估计方法,提出基于广义矩估计(GMM)的可行广义最小二乘法(FGLS)估计量(记为GMM-FGLS),并证明其有效性;进一步,研究面板数据SEC模型的空间Hausman检验,对模型的个体效应进行判定;最后,基于面板数据SEC模型的理论研究框架,采用年中国省级CO_2排放量和经济发展等数据,对我国区域CO_2排放的影响因素做实证研究。
本文的主要研究结论如下:
1、证明面板数据SEC模型的空间相关性LM检验有效。本研究推导出随机效应SEC模型和固定效应SEC模型的空间相关性检验统计量,包括边际检验和条件检验(固定效应SEC模型还需考虑转换检验),并通过Monte Carlo模拟实验,研究各检验统计量的水平扭曲及检验功效。模拟结果表明,对于随机效应SEC模型,当随机效应存在时,条件检验更为有效;当随机效应不存在时,边际检验更为有效。对于固定效应SEC模型,转换检验有更小的水平扭曲和优越的检验功效,且不受固定效应大小影响,是经济计量实证中理想的检验统计量。此外,随着空间相关性和样本量的增大,各检验统计量更为有效。一般来说,空间权重矩阵的选取对检验统计量的有限样本性质影响不大。
2、证明面板数据SEC模型的GMM-FGLS估计量有效。本研究采用GMM方法估计面板数据SEC模型的误差项系数,在此基础上采用FGLS方法估计整个模型的参数。同时,推导极大似然估计量(ML)和基于LS的FGLS估计量(记为LS-FGLS),并通过Monte Carlo模拟实验,比较各估计量的均方根误(RMSE)。结果表明,误差项正态分布时,GMM-FGLS估计量的有限样本性质非常接近GLS估计量和ML估计量,远优于LS-FGLS估计量及普通最小二乘法(OLS)估计量;误差项非正态分布时,GMM-FGLS估计量的有限样本性质接近GLS估计量,明显优于ML估计量,是面板数据SEC模型实证研究中有效的参数估计量。
3、证明面板数据SEC模型的空间Hausman检验有效。本研究数理证明面板数据SEC模型设定下,经典的面板数据Hausman检验失效,构造的空间Hausman检验有效。进一步,通过构造辅助回归模型,优化空间Hausman检验。模拟实验结果表明,经典Hausman检验在处理空间效应时,存在较大的水平扭曲,空间Hausman检验进行了修正,辅助回归空间Hausman检验则始终具有优越的有限样本性质,是理想的检验统计量。此外,空间相关性和样本量的增大使得空间Hausman检验更为有效。
4、面板数据SEC模型在实证分析中有效。本研究将面板数据SEC模型的检验、估计方法及空间Hausman检验理论研究应用于实证分析,采用年我国30个省份(西藏除外)的面板数据,研究CO_2排放的影响因素。实证结果表明,我国省级CO_2排放量存在显著的正向空间相关性,CO_2排放量与人均GDP呈倒N型环境库兹涅兹曲线(EKC);采用面板数据SEC模型修正后,CO_2排放下降转折点较未考虑空间因素时明显提高,客观存在的省际间空间相互影响,对CO_2排放下降转折点的人均GDP提出更高的要求。面板数据SEC模型在实证分析中的可行性与有效性初步得到验证。
【关键词】：
【学位授予单位】：华南理工大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2011【分类号】：F224;F205;F124【目录】：
摘要5-7Abstract7-13第一章 绪论13-22 1.1 研究背景与意义13-16 1.2 研究目标及内容16-18
1.2.1 研究目标16-17
1.2.2 研究内容17-18 1.3 研究方法、思路及技术路线18-20 1.4 论文结构20-22第二章 文献综述22-45 2.1 相关研究文献的学术谱系图22-24 2.2 经典空间经济计量模型回顾24-26
2.2.1 截面数据空间经济计量模型24-25
2.2.2 面板数据空间经济计量模型25-26 2.3 截面数据SEC 模型研究文献综述26-31
2.3.1 经典截面数据空间经济计量模型研究综述26-28
2.3.2 截面数据SEC 模型研究综述28-31 2.4 面板数据空间经济计量模型研究文献综述31-38
2.4.1 面板数据空间经济计量模型检验研究综述31-33
2.4.2 面板数据空间经济计量模型估计研究综述33-37
2.4.3 面板数据空间经济计量模型实证研究综述37-38 2.5 空间Hausman 检验研究文献综述38-42 2.6 中国区域碳排放影响因素实证研究文献综述42-44 2.7 本章小结44-45第三章 面板数据SEC 模型检验方法研究45-77 3.1 面板数据SEC 模型设定45-47 3.2 随机效应SEC 模型检验研究47-62
3.2.1 随机效应SEC 模型检验统计量数理推导47-56
3.2.2 随机效应SEC 模型检验模拟实验56-62 3.3 固定效应SEC 模型检验研究62-75
3.3.1 固定效应SEC 模型检验统计量数理推导62-70
3.3.2 固定效应SEC 模型检验模拟实验70-75 3.4 本章小结75-77第四章 面板数据SEC 模型估计方法研究77-101 4.1 随机效应SEC 模型估计方法研究77-91
4.1.1 随机效应SEC 模型估计量数理推导77-83
4.1.2 随机效应SEC 模型估计量模拟实验83-91 4.2 固定效应SEC 模型估计方法研究91-99
4.2.1 固定效应SEC 模型估计量数理推导91-96
4.2.2 固定效应SEC 模型估计量模拟实验96-99 4.3 本章小结99-101第五章 面板数据SEC 模型空间Hausman 检验研究101-117 5.1 空间Hausman 检验的构造101-107
5.1.1 经典Hausman 检验非有效性数理证明102-103
5.1.2 空间Hausman 检验有效性数理证明103-107 5.2 空间Hausman 检验辅助回归模型107-112
5.2.1 空间Hausman 检验统计量的等价性数理证明107-110
5.2.2 空间Hausman 检验辅助回归模型构造110-112 5.3 空间Hausman 检验模拟实验112-115 5.4 本章小结115-117第六章 基于面板数据SEC 模型的碳排放影响因素实证研究117-130 6.1 中国省级C0_2 排放量测算117-119 6.2 面板数据空间相关性分析119-122 6.3 面板数据经济计量检验122-125 6.4 中国区域C0_2 排放影响因素的空间经济计量分析125-128 6.5 本章小结128-130结论130-137参考文献137-151附录151-196攻读博士学位期间取得的研究成果196-198致谢198-201
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京公网安备74号面板数据的空间Hausman检验--《华南理工大学》2012年硕士论文
面板数据的空间Hausman检验
【摘要】：在普通面板数据模型中，一般采用经典Hausman检验对模型的个体效应进行判定。但是，当面板数据中存在空间相关性时，经典Hausman检验将出现较大的水平扭曲，因此容易得到错误的结论。在实际经济运行中，空间相关性是普遍存在的，这已得到大多数学者的一致认可。然而，现有文献中，对于空间面板数据模型个体效应的判定方法研究明显不足。这导致在不少实证研究中，许多研究者忽略空间效应，简单的采用经典Hausman检验判定空间面板数据模型是选择固定效应模型还是随机效应模型，并不了解在空间相关性存在的情形下，经典Hausman检验已经失效。
本论文针对面板数据空间滞后模型进行研究，运用工具变量法对随机效应的空间滞后模型和固定效应的空间滞后模型进行估计，然后参照经典Hausman检验的研究思想构造空间Hausman检验统计量，最后通过进行Monte Carlo模拟实验，验证了所构造的空间Hausman检验的有限样本有效性。
研究表明，经典Hausman检验的水平扭曲随着空间相关性的增加而增加，当空间相关性较强时，水平扭曲已远远超出检验所能接受的范围。而空间Hausman检验则基本不受空间相关性的影响，始终保持较为理想的检验水平。随着样本量的增大，经典Hausman检验的水平扭曲进一步增大，而空间Hausman检验则得到进一步修正，水平扭曲更加趋近于理想值0。随机效应的变动对二者的影响均不太显著。经典Hausman检验和空间Hausman检验的检验功效均随着固定效应的增强而减小。经典Hausman检验的检验功效普遍优于空间Hausman检验的检验功效，二者的检验功效均随着样本量的增大或者个体效应与自变量相关性的增加而增加，达到较理想的检验功效。
【关键词】：
【学位授予单位】：华南理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：F830.59;F224【目录】：
摘要5-6Abstract6-7目录7-9第一章 绪论9-15 1.1 研究背景与意义9-10
1.1.1 研究背景9-10
1.1.2 研究意义10 1.2 研究现状10-13
1.2.1 空间面板数据模型估计方法的研究现状10-11
1.2.2 Hausman 检验的研究现状11-12
1.2.3 评述12-13 1.3 论文研究的主要内容和技术路线13-14
1.3.1 主要内容13
1.3.2 技术路线13-14 1.4 论文结构14-15第二章 空间经济计量模型研究15-33 2.1 空间经济计量学的基础理论15-18
2.1.1 空间效应定义及表现形式15-16
2.1.2 空间效应的度量16-18
2.1.3 空间数据分析18 2.2 空间经济计量模型的设置18-24
2.2.1 普通面板数据模型19
2.2.2 空间面板数据模型19-24 2.3 空间经济计量模型的估计24-30
2.3.1 参数估计方法24-28
2.3.2 非参数估计方法28-30 2.4 有限样本条件下的空间计量模型检验方法30-32
2.4.1 蒙特卡罗（Monte Carlo）方法30-31
2.4.2 Bootstrap 方法31-32 2.5 本章小结32-33第三章 面板数据空间 Hausman 检验研究33-43 3.1 面板数据空间滞后模型（SLAG）33-34 3.2 模型估计34-40
3.2.1 随机效应 SLAG 模型及其估计34-38
3.2.2 固定效应 SLAG 模型及其估计38-39
3.2.3 随机效应的可行估计量39-40 3.3 空间 Hausman 检验研究40-42
3.3.1 经典 Hausman 检验40-41
3.3.2 空间 Hausman 检验41-42 3.4 本章小结42-43第四章 Monte Carlo 模拟实验43-53 4.1 Hausman 检验模拟实验43-51 4.2 本章小结51-53总结与展望53-55参考文献55-59附录59-73攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果73-74致谢74-75附件75
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吴玉鸣;;[J];数量经济技术经济研究;2006年05期
苏方林;;[J];数量经济技术经济研究;2007年02期
王火根;沈利生;;[J];数量经济技术经济研究;2007年12期
龙志和;欧变玲;林光平;;[J];数量经济技术经济研究;2009年01期
杨海生;聂海峰;徐现祥;;[J];数量经济技术经济研究;2010年04期
邹秀萍;陈劭锋;宁淼;刘扬;;[J];生态经济;2009年03期
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数据整理了一下，可以做xtreg,但是又出现了新问题。有个运行结果是hausman检验的p值为负，不知道是接受原假设（随机效应）还是拒绝原假设而用固定效应呢？
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小桥流水人家
这种情况说明原假设不满足，你可以换一下豪斯曼检验模型的排列顺序，就把负值变为正值了
连玉君老师在讲面板数据中的固定随机效应检验和误差修正模型的检验中，都表示过当豪斯曼的结果计算出来小于零，并导致P值无法计算时，都是拒绝原假设的前兆，认为两种模型不存在显著差异，这个是可以通过蒙特卡洛实验来验证的
一般而言处理方法是在逗号后面加上sigmaless或者sigmamore，一般都能解决
具体语句如：
hausman fe re, sigmaless
hausman fe re, sigmamore
如果这两个还算不出来，那就直接拒绝原假设就好了，认为存在显著差异，选择非随机效应的那个
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ermutuxia 发表于
这种情况说明原假设不满足，你可以换一下豪斯曼检验模型的排列顺序，就把负值变为正值了这个把re fe 调换顺序是否合理？
小桥流水人家
crystal8832 发表于
这个把re fe 调换顺序是否合理？仔细看了一下，还是不能调换顺序，如果检验统计量为负，通常认为是原假设不能得到满足。
论坛扫地人员
ermutuxia 发表于
仔细看了一下，还是不能调换顺序，如果检验统计量为负，通常认为是原假设不能得到满足。嗯，顺序一般不能调换，可以对残差调整。即sigmaless 或者 sigmamore。
gongshundaren 发表于
连玉君老师在讲面板数据中的固定随机效应检验和误差修正模型的检验中，都表示过当豪斯曼的结果计算出来小于 ...非常感谢！！！
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