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面板數據對股票

發布時間:2021-08-08 00:11:19

① 對股票對數收益率序列的一階差分可以嘛有什麼經濟含義

取對數:
1.如果各個解釋變數的數值差距很大,可以對數值高的變數取對數,使得各變數在同一數量層次,估計方程的結果易於解釋和書寫。
2.符合經濟理論的假設。比如X變數增加百分之幾,對Y變數有多大影響。即半彈性,彈性方程。
3.取對數通常會縮小變數的取值范圍,使得估計值對因變數和自變數的異常觀測不那麼明顯
差分:
1.計量中需要廣義差分方法的時候,如時間序列一階單整變為弱相關,序列相關用廣義差分修正,兩時期面板數據作差分控制非觀測效應(這個貌似不是對變數差分了。。)

對數差分:
第一次看到是在Ben S.Bernanke&Harold James合著的《大蕭條中的金本位制,通貨緊縮與金融危機:一個國際比較》。作者基於24個國家的面板數據集,實證研究從通貨緊縮到產出的各種傳遞機制的重要性時,做的回歸。各個國家的工業產值的對數差分作為被解釋變數,批發價格指數的對數差分,名義出口額的對數差分,名義工資的對數差分等變數作為解釋變數。題主看不懂他為什麼要將變數做對數差分處理。

② excel面板數據整理

在Sheet1的E2輸入

=IF(AND(B2>=VLOOKUP(A2,Sheet2!A:B,2,)-90,B2<=VLOOKUP(A2,Sheet2!A:B,2,)+30),"留","")

回車並向下填充(或雙擊右下角填充柄一步到位)。

選E列篩選「留」。


我把首次公告日的前後日期改為前6天~後3天(共10天)做個示範給你看吧:

③ 面板數據集對經濟研究有幾大優勢

大。微觀經濟學研究的是單個經濟單位,解決的問題是資源配置的有效性,以價格理論為核心理論,以個量分析為研究方法。 宏觀經濟學則是研究整個國民經濟,解決的問題主要是資源利用的充分性,是以國民收入決定為核心理論,以總量分析為研究方法。 微觀是宏觀的基礎,了解宏觀才能理解微觀。所以應該從基礎學起,先學微觀。

④ 面板數據 回歸 R方只有0.21 P值T值都通過 這個模型可以用么

不可以,R^2隻有0.21表示只有21%的數據可以被回歸模型解釋,這個擬合優度是非常糟糕的,P值T值都通過也只能表明各個自變數對應系數不為零而已,與擬合優度無關

我猜你是用的一元回歸模型對股票進行預測了吧

⑤ 在stata中怎樣對面板數據進行gmmguji

首先檢驗解釋變數內生性(解釋變數內生性的Hausman 檢驗:使用工具變數法的前提是存在內生解釋變數。Hausman 檢驗的原假設為:所有解釋變數均為外生變數,如果拒絕,則認為存在內生解釋變數,要用IV;反之,如果接受,則認為不存在內生解釋變數,應該使用OLS。
reg ldi lofdi
estimates store ols
xtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)
estimates store iv
hausman iv ols
(在面板數據中使用工具變數,Stata提供了如下命令來執行2SLS:xtivreg depvar [varlist1] (varlist_2=varlist_iv) (選擇項可以為fe,re等,表示固定效應、隨機效應等。詳見help xtivreg)
如果存在內生解釋變數,則應該選用工具變數,工具變數個數不少於方程中內生解釋變數的個數。「恰好識別」時用2SLS。2SLS的實質是把內生解釋變數分成兩部分,即由工具變數所造成的外生的變動部分,以及與擾動項相關的其他部分;然後,把被解釋變數對中的這個外生部分進行回歸,從而滿足OLS前定變數的要求而得到一致估計量。tptqtp
二、異方差與自相關檢驗
在球型擾動項的假定下,2SLS是最有效的。但如果擾動項存在異方差或自相關,
面板異方差檢驗:
xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het)
estimates store hetero
xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls
estimates store homo
local df = e(N_g) - 1
lrtest hetero homo, df(`df')
面板自相關:xtserial enc invs exp imp esc mrl
則存在一種更有效的方法,即GMM。從某種意義上,GMM之於2SLS正如GLS之於OLS。好識別的情況下,GMM還原為普通的工具變數法;過度識別時傳統的矩估計法行不通,只有這時才有必要使用GMM,過度識別檢驗(Overidentification Test或J Test):estat overid
三、工具變數效果驗證
工具變數:工具變數要求與內生解釋變數相關,但又不能與被解釋變數的擾動項相關。由於這兩個要求常常是矛盾的,故在實踐上尋找合適的工具變數常常很困難,需要相當的想像力與創作性。常用滯後變數。
需要做的檢驗:
檢驗工具變數的有效性:
(1) 檢驗工具變數與解釋變數的相關性
如果工具變數z與內生解釋變數完全不相關,則無法使用工具變數法;如果與僅僅微弱地相關,。這種工具變數被稱為「弱工具變數」(weak instruments)後果就象樣本容量過小。檢驗弱工具變數的一個經驗規則是,如果在第一階段回歸中,F統計量大於10,則可不必擔心弱工具變數問題。Stata命令:estat first(顯示第一個階段回歸中的統計量)
(2) 檢驗工具變數的外生性(接受原假設好)
在恰好識別的情況下,無法檢驗工具變數是否與擾動項相關。在過度識別(工具變數個數>內生變數個數)的情況下,則可進行過度識別檢驗(Overidentification Test),檢驗原假設所有工具變數都是外生的。如果拒絕該原假設,則認為至少某個變數不是外生的,即與擾動項相關。0H
Sargan統計量,Stata命令:estat overid
四、GMM過程
在Stata輸入以下命令,就可以進行對面板數據的GMM估計。
. ssc install ivreg2 (安裝程序ivreg2 )
. ssc install ranktest (安裝另外一個在運行ivreg2 時需要用到的輔助程序ranktest)
. use "traffic.dta"(打開面板數據)
. xtset panelvar timevar (設置面板變數及時間變數)
. ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s (進行面板GMM估計,其中2s指的是2-step GMM)

⑥ 面板數據回歸的基本含義

虛擬儀器--軟體就是儀器
虛擬儀器, 虛擬示波器, 虛擬儀器技術, 虛擬儀器軟體, 虛擬儀器開發, 虛擬儀器組成
一、引言
當前多媒體計算機、信息高速公路和計算機網路是計算機信息科學的三個重要發展方向。它們相互聯系、相互促進、共同發展,已經滲透到人們日常工作、生活、學習、娛樂的各個方面,逐步地由辦公室、實驗室走向家庭。
虛擬現實是多媒體計算機的一個重要應用領域,多媒體技術是虛擬現實的技術基礎。虛擬現實(Virtual Reality)是利用多媒體計算機技術生成的一個具有逼真的視覺、聽覺、觸覺及嗅覺的模擬現實環境。用戶可以用人的自然技能對這一虛擬的現實進行交互體驗,而用戶體驗到的結果--該虛擬現實的反應與用戶在相應的真實現實中的體驗結果相似或完全相同。虛擬現實的概念包括如下三個層次的含義:
1、虛擬現實是利用計算機技術而生成的逼真的實體,人們對該實體具有真實的三維視覺、立體聽覺、質感的觸覺和嗅覺。
2、人們可以通過自然技能與虛擬現實進行對話,即人的頭、眼、四肢等的各種動作在虛擬現實中的反應具有真實感。
3、虛擬現實技術往往要藉助一些三維感測設備來完成交互動作,如頭盔式立體顯示器、數據手套、數據衣服、三維操縱器等。
虛擬現實技術雖然現在還處於初級階段,但已在科學可視化、CAD、飛行器/汽車/外科手術、虛擬儀器等的操作模擬等方面得到了應用。已經在航空航天、國防軍事、生物醫學、教育培訓、娛樂游戲、旅遊等領域顯示出廣闊的應用前景。
虛擬儀器(Virtual Instrument--VI)是虛擬現實在儀器儀表領域中的一個重要應用,目前已在國際上悄然興起。虛擬儀器是以多媒體計算機作為基礎,使用圖形界面編程技術,模擬實際儀器的面板、功能和操作,從而生成完成各種任務的專用儀器。

由於科學技術的高度發展,導致了各種功能強大、越來越復雜的儀器不斷涌現,其中很多儀器都以計算機作為基礎,出現了儀器計算機化的趨勢,其主要表現為:

1、硬體與計算機的介面標准化
2、硬體軟體化
3、軟體模塊化
4、模塊控制項化
5、系統集成化
6、程序設計圖形化
7、科學計算可視化
8、硬體介面軟體驅動化

由於計算機軟、硬體技術的不斷發展,加之實際應用的需要,使人們對虛擬儀器的興趣越來越濃厚,研製虛擬儀器也成為了現實的可能。研製虛擬儀器主要源於以下目的:

1、節省儀器開發的時間和經費
2、充分利用計算機數據處理和分析的功能
3、統一儀器的用戶界面
4、增強儀器的功能和適用范圍
5、集成儀器的需要
6、使儀器容易擴展

虛擬儀器主要由以下幾部分組成:

1、界面控制項庫
2、數據輸入、輸出
3、數據處理方法庫
4、數據表示庫
5、數據存儲與管理
6、任意信號發生
7、圖形界面編程環境

界面控制項庫中包括一些常用儀器的面板部件,如指示器、計量表、發光二極體、按鈕、轉盤、刻度盤、滑動條等,每個控制項都帶有可編程的函數與屬性。
數據輸入與輸出是指從外部設備獲取數據進入計算機或從計算機輸出數據去控制外部設備,需要建立與數據採集板、串並口、以及其他標准化介面(IEEE-488、GPIB、RS-232、RS-422、SCSI、VXI等)通信的驅動軟體,從而擴展儀器的適用
范圍與應用領域。
數據處理方法庫中集中了許多數據處理方法,如FFT計算、濾波、建模、參數估計等,並提供這些處理方法的編程介面,只需把這些方法簡單的組合即可完成各種復雜的任務。
數據表示是指用一定的方式來顯示數據和處理結果,其中包括數字顯示、曲線顯示、直方圖、散點圖、二維圖形、三維網格圖形、三維填充圖形、四維圖形、圖象乃至動態圖形或圖象等,使得數據表示十分直觀,易於理解。
數據存儲與管理主要是指提供數據存儲的格式、數據查詢方法、數據瀏覽方法等。
信號產生是指根據需要產生任意信號,其中一些標准信號可以用於儀器測試和自檢之用。
圖形編程環境是指用戶可以任意組合控制項與方法,將其聯接成一個整體,形成專用儀器的工具。利用虛擬儀器用戶可以象搭積木一樣很快生成所需要的各種儀器。

二、現有虛擬儀器與集成環境舉例

1、MATLAB:高性能數值計算和數據分析軟體

MATLAB是由美國Mathworks公司研製的高性能數值計算和數據分析軟體。它已經成為工程和科學研究的工業標准,它具有獨特的用戶交互界面、復雜的數值計算、強大的數據分析、靈活的科學圖形、快速的計算、方便的擴展等特點,是高產和創造性科學研究的首選軟體。
MATLAB的基本功能有:
※ 矩陣運算
※ 矩陣分解
※ 矩陣特徵值與特徵向量計算
※ 信號卷積
※ 譜估計
※ 復數運算
※ 一維和二維FFT
※ 濾波器設計與濾波
※ 曲線擬合
※ 三次樣條擬合
※ 貝賽爾函數
※ 非線性優化
※ 線性方程組求解
※ 微分方程

MATLAB包括的工具箱有:

※ 數字信號處理工具箱
※ 控制系統設計工具箱
※ 系統辨識工具箱
※ 自擴展工具箱

MATLAB包括的繪圖函數:

※ 直方圖
※ 散點圖
※ 曲線圖
※ 三維網格圖
※ 三維填充圖
※ 等值線圖
※ 極坐標圖形
※ X-Y繪圖
※ 圖象顯示

2、DADiSP:科學家和工程師的數據分析與圖形軟體

DADiSP軟體由美國DSP Development Corporation公司研製,主要作為科學家和工程師用於數據分析和圖形顯示工具。它包括以下功能:

※ 矩陣運算
※ 特徵向量與特徵值計算
※ 一維、二維FFT與卷積
※ 二維、三維、四維圖形顯示
※ 醫學圖象處理
※ 衛星遙感圖象處理
※ 地震信號處理
※ 統計分析與處理
※ 實驗設計
※ 假設檢驗
※ 濾波器設計
※ 聲納雷達信號處理
※ 語音與通信信號處理
※ 振動分析

3、MP100:醫學信號採集與處理系統

MP100是由美國BIOPAC System公司研製的醫學信號採集與處理系統,它與AcqKnowledge軟體一起運行,提供靈活的、易於使用的模塊化系統,使您能隨心所欲的完成數據採集和分析任務。AcqKnowledge是一個功能強大、十分靈活的軟體包,它使用下拉式菜單和對話框,無需學習另外的編程語言,就可以設計出復雜的數據採集、模擬、觸發和分析系統。主要包括實時數據記錄、分析和濾波,離線數據分析與處理,數據的各種圖形表示等功能。該系統可以與虛擬儀器LabVIEW聯接,提供可視化圖形編程環境。它的主要應用領域有:

※ 運動生理學
※ 肌電信號記錄
※ 心信電記錄與分析
※ 腦電記錄與分析
※ 誘發電位記錄與分析
※ 眼震電圖和眼球運動分析
※ 神經傳導分析
※ 精神生理學
※ 葯理學
※ 遙測監護

4、LabVIEW:圖形編程虛擬儀器

LabVIEW是美國National Instrument Corporation公司研製的圖形編程虛擬儀器系統。主要包括數據採集、控制、數據分、數據表示等功能,它提供一種新穎的編程方法,即以圖形方式組裝軟體模塊,生成專用儀器。LabVIEW由面板、流程方框圖、圖標/連接器組成,其中面板是用戶界面,流程方框圖是虛擬儀器源代碼,圖標/連接器是調用介面(Calling Interface)。流程方框圖包括輸入/輸出(I/O)部件、計算部件和子VI部件,它們用圖標和數據流的連線表示;I/O部件直接與數據採集板、GPIB板、或其他外部物理儀器通信;計算部件完成數學或其他運算與操作;子VI部件調用其他虛擬儀器。

5、LabWINDOWS/CVI:C語言編程的虛擬儀器

LabWINDOWS的功能與LabVIEW相似,且由同一家公司研製,不同之處是它可用C語言對虛擬儀器進行編程。

6、LabLinc V:模塊化的虛擬儀器系統

LabLinc V由美國COULBOURN INSTRUMENTS公司研製的模塊化虛擬儀器系統,它由基本單元、信號採集與處理、控制等模塊組成,主要應用於生理學、生物醫學和生物力學等領域中的數據採集、實時顯示和過程式控制制等。

7、HyperSignal:可視化信號處理系統設計

HyperSignal由美國Hyperception公司研製的可視化信號處理系統設計軟體,它使信號處理系統設計的過程可視化,同時使信號處理結果可視化。

8、Model900:靈活的數據採集與波形產生系統

Model900由美國Applied Signal Technology公司研製,提供高速大容量數據採集、波形產生等功能,使用虛擬儀器環境以節省開發時間和資金。

9、DASP:大容量數據自動採集與處理分析軟體

DASP由東方振動和雜訊技術研究所研製,主要用於科學實驗數據記錄與分析,多功能信號採集與分析,自動化數據採集、顯示、讀數、計算、分析、存儲、列印、繪圖等。

10、LabDoc:集成儀器軟體包

LabDoc由日本康泰克電子技術有限公司研製,它具有多種測量儀器功能,通過圖形用戶界面和在線幫助,能提供容易操作的儀器畫面。可以應用於實驗室、生產線檢查、教育與培訓等領域,主要測試功能有:

※ 數字濾波
※ 脈沖發生
※ 函數發生
※ 波形發生
※ 調諧信號發生
※ FFT分析
※ 頻率計

以上我們列舉了十種目前比較流行的虛擬儀器和集成環境系統,其中以美國在這方面的工作最為出色,而我國在這方面才剛剛起步,尚未見到完整的虛擬儀器系統。由以上列舉的例子可以看出,虛擬儀器具備如下特點:

※ 涉及較深奧的數值計算方法
※ 集成了信號處理與過程式控制制演算法
※ 軟、硬體模塊互相獨立
※ 具備二次開發的集成編程環境
※ 是多學科交叉、滲透的產物

三、虛擬醫學信號處理儀器

醫學信號范圍十分廣泛,其中常見的醫學信號有心電、腦電、誘發電位、肌電、眼電、胃電、神經脈沖電位、血壓、脈搏波、呼吸波、溫度等信號,它們特點各
不相同,有各自的頻帶、幅度范圍、干擾來源等,因而使得醫學信號處理變得十分復雜。
無論哪種醫學信號儀器,幾乎都涉及到信號放大、採集、分析、處理、濾波等共同的任務,同時不同的信號又具有各自特殊的處理方法,這些共同性和特異性的有機結合,形成集成環境是虛擬儀器的基礎。
由於多參數臨床監護和綜合診斷的需要,醫學信號的採集處理儀器呈現出集成化的趨勢,人們從研製單一功能的醫學信號儀器轉向研製多功能集成化儀器,然而這種集成化並非單功能儀的堆積組合,而是從不同單功能儀器中找出共同點和不同點,形成軟、硬體模塊,將醫學信號處理儀器計算機化,構成醫學信號處理儀器開發環境,即虛擬儀器。
虛擬醫學信號處理儀器是一個頗具具前景的領域,許多醫療儀器公司都看好這一市場前景,投入大量的人力、物力和財力來從事這方面的研究與開發,前面提到的MP100醫學數據採集系統和LabLinc V模塊化虛擬儀器就是其中的傑出代表。
虛擬醫學信號處理儀是開發生產各種醫學信號儀的工具。對於開發者而言,就可以象搭積木似的很快生成專用儀器,節省大量的開發時間和資金;對於用戶而言,可以少花錢,多買儀器。虛擬醫學信號處理儀器為集成化多功能儀器的開發奠定了基礎,而且可以把最新研究成果盡快的應用到儀器中來。另外,虛擬醫學信號處理儀器可以用於對未知信號和信號未知特性的研究,達到快出成果、多出成果的目的。實際上,虛擬醫學信號處理儀器也對當前遠程醫療、醫學電子圖書等熱門研究領域將起到推波助瀾的作用。

四、虛擬儀器相關技術

1、數值計算

在虛擬儀器中,需要提供靈活的數據處理方法,這些方法可根據實際需要由用戶通過編程來實現,為了簡化編程的復雜程度和節省大量的開發時間,在虛擬儀器中應當盡可能多的提供各種數值計算程序,這些數值計算主要有以下幾大方面:

※ 矩陣運算(加、減、乘、逆、轉置)
※ 特徵值與特徵向量計算
※ 矩陣分解
※ 一元、二元插值
※ 數值積分和微分
※ 線性代數方程求解
※ 非線性方程求解
※ 擬合與逼近
※ 特殊函數
※ 回歸與統計

2、數字信號處理

在復雜的儀器中,數字信號處理佔有重要的地位,因而在虛擬儀器中集成各種數字信號處理方法十分必要,數字信號處理方法可分為幾大類:

※ 信號預處理
※ 濾波器設計與濾波
※ 經典譜估計
※ 現代譜估計
※ 相關與卷積
※ 離散變換
※ 數字特徵計算
※ 常用信號發生
※ 信號建模
※ 數據壓縮

3、計算機圖形、圖象學

圖形和圖象是復雜儀器中大量數據的直觀表示,例如靜態和動態腦電地形圖,物體表面溫度分布圖,電磁場分布圖等,它可把原本十分抽象的數據轉換成人們易於理解的直觀表示;另外,數據及其分析結果人們也習慣於用曲線、直方圖、三維圖形、等高線圖等來表示。所以在虛擬儀器中,建立這些數據的圖形、圖象表示模塊是十分必要的。

4、科學計算可視化

前面提到,復雜大量數據的圖形、圖象表示在虛擬儀器中十分重要,然而由數據到圖形的映射並不是簡單的事情,這就是近年來發展起來的科學計算可視化的研究課題。
科學計算可視化的根本目的是把由實驗或數值計算獲得的大量數據轉換成人的視覺可以感受到的計算機圖象。利用圖象把大量抽象的數據有機的組織到一起,從而形象、生動地展示數據所表示的內容以及它們之間的相互關系,幫助人們直接把握復雜的全局,更好地發現和認識規律,擺脫復雜大量抽象數據的困惑。虛擬儀器中科學計算可視化的引入,將給人們展示出儀器的無限魅力,使儀器具備處理和分析大量復雜數據的能力。

5、面向對象的可視化編程

虛擬儀器是一個集成編程環境,用它人們可以很快地生成自己所需要的復雜儀器。所以虛擬儀器既要可編程又要操作簡單,因而人們把面向對象的可視化圖形編程技術引入到虛擬儀器中來。在虛擬儀器中集成了許多功能強大的部件,這些部件用直觀的計算機圖形表示,每個部件都有相應的可控屬性、操作和函數,人們只需把這些部件在計算機屏幕上布置好,設置好相應的屬性,以及它與其他部件的連接關系,即可生成構成相應功能的儀器。

五、小結

虛擬儀器是當前國內外剛剛起步的研究領域,許多高技術公司和研究所都看好這一市場應用前景,紛紛投入大量的人力、物力和財力,加緊開發與研究。虛擬儀器是多媒體計算機的一個重要應用領域,是多學科交叉、滲透的產物,其中濃縮了許多高、精、尖的科學技術。虛擬儀器不是儀器卻高於儀器,它大大縮短了新型儀器的開發周期,節省了儀器開發的費用,它不僅是開發儀器的工具,而且也是進行科學研究的有力手段。虛擬儀器是儀器計算機化的產物,是集成化儀器的基礎,是儀器行業的一場革命,它的研製與開發具有深遠的意義。

⑦ 面板數據模型可以解決哪些經濟問題

步驟一:分析數據的平穩性(單位根檢驗)
按照正規程序,面板數據模型在回歸前需檢驗數據的平穩性。李子奈曾指出,一些非平穩的經濟時間序列往往表現出共同的變化趨勢,而這些序列間本身不一定有直接的關聯,此時,對這些數據進行回歸,盡管有較高的R平方,但其結果是沒有任何實際意義的。這種情況稱為稱為虛假回歸或偽回歸(spurious regression)。他認為平穩的真正含義是:一個時間序列剔除了不變的均值(可視為截距)和時間趨勢以後,剩餘的序列為零均值,同方差,即白雜訊。因此單位根檢驗時有三種檢驗模式:既有趨勢又有截距、只有截距、以上都無。因此為了避免偽回歸,確保估計結果的有效性,我們必須對各面板序列的平穩性進行檢驗。而檢驗數據平穩性最常用的辦法就是單位根檢驗。首先,我們可以先對面板序列繪制時序圖,以粗略觀測時序圖中由各個觀測值描出代表變數的折線是否含有趨勢項和(或)截距項,從而為進一步的單位根檢驗的檢驗模式做准備。單位根檢驗方法的文獻綜述:在非平穩的面板數據漸進過程中,Levin andLin(1993) 很早就發現這些估計量的極限分布是高斯分布,這些結果也被應用在有異方差的面板數據中,並建立了對面板單位根進行檢驗的早期版本。後來經過Levin et al. (2002)的改進,提出了檢驗面板單位根的LLC 法。Levin et al. (2002) 指出,該方法允許不同截距和時間趨勢,異方差和高階序列相關,適合於中等維度(時間序列介於25~250 之間,截面數介於10~250 之間) 的面板單位根檢驗。Im et al. (1997) 還提出了檢驗面板單位根的IPS 法,但Breitung(2000) 發現IPS 法對限定性趨勢的設定極為敏感,並提出了面板單位根檢驗的Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板單位根檢驗方法。
由上述綜述可知,可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5種方法進行面板單位根檢驗。其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分別指Levin, Lin & Chu t* 統計量、Breitung t 統計量、lm Pesaran & Shin W 統計量、ADF- Fisher Chi-square統計量、PP-Fisher Chi-square統計量、Hadri Z統計量,並且Levin, Lin & Chu t* 統計量、Breitung t統計量的原假設為存在普通的單位根過程,lm Pesaran & Shin W 統計量、ADF- Fisher Chi-square統計量、PP-Fisher Chi-square統計量的原假設為存在有效的單位根過程, Hadri Z統計量的檢驗原假設為不存在普通的單位根過程。有時,為了方便,只採用兩種面板數據單位根檢驗方法,即相同根單位根檢驗LLC(Levin-Lin- Chu)檢驗和不同根單位根檢驗Fisher-ADF檢驗(註:對普通序列(非面板序列)的單位根檢驗方法則常用ADF檢驗),如果在兩種檢驗中均拒絕存在單位根的原假設則我們說此序列是平穩的,反之則不平穩。如果我們以T(trend)代表序列含趨勢項,以I(intercept)代表序列含截距項,T&I代表兩項都含,N(none)代表兩項都不含,那麼我們可以基於前面時序圖得出的結論,在單位根檢驗中選擇相應檢驗模式。但基於時序圖得出的結論畢竟是粗略的,嚴格來說,那些檢驗結構均需一一檢驗。具體操作可以參照李子奈的說法:ADF檢驗是通過三個模型來完成,首先從含有截距和趨勢項的模型開始,再檢驗只含截距項的模型,最後檢驗二者都不含的模型。並且認為,只有三個模型的檢驗結果都不能拒絕原假設時,我們才認為時間序列是非平穩的,而只要其中有一個模型的檢驗結果拒絕了零假設,就可認為時間序列是平穩的。此外,單位根檢驗一般是先從水平(level)序列開始檢驗起,如果存在單位根,則對該序列進行一階差分後繼續檢驗,若仍存在單位根,則進行二階甚至高階差分後檢驗,直至序列平穩為止。我們記I(0)為零階單整,I(1)為一階單整,依次類推,I(N)為N階單整。
步驟二:協整檢驗或模型修正
情況一:如果基於單位根檢驗的結果發現變數之間是同階單整的,那麼我們可以進行協整檢驗。協整檢驗是考察變數間長期均衡關系的方法。所謂的協整是指若兩個或多個非平穩的變數序列,其某個線性組合後的序列呈平穩性。此時我們稱這些變數序列間有協整關系存在。因此協整的要求或前提是同階單整。但也有如下的寬限說法:如果變數個數多於兩個,即解釋變數個數多於一個,被解釋變數的單整階數不能高於任何一個解釋變數的單整階數。另當解釋變數的單整階數高於被解釋變數的單整階數時,則必須至少有兩個解釋變數的單整階數高於被解釋變數的單整階數。如果只含有兩個解釋變數,則兩個變數的單整階數應該相同。也就是說,單整階數不同的兩個或以上的非平穩序列如果一起進行協整檢驗,必然有某些低階單整的,即波動相對高階序列的波動甚微弱(有可能波動幅度也不同)的序列,對協整結果的影響不大,因此包不包含的重要性不大。而相對處於最高階序列,由於其波動較大,對回歸殘差的平穩性帶來極大的影響,所以如果協整是包含有某些高階單整序列的話(但如果所有變數都是階數相同的高階,此時也被稱作同階單整,這樣的話另當別論),一定不能將其納入協整檢驗。
協整檢驗方法的文獻綜述:(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,並且利用靜態面板回歸的殘差來構建統計量。(2)Pedron(1999)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於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 al(2001)發展了基於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數存在共同的協整的秩。我們主要採用的是Pedroni、Kao、Johansen的方法。通過了協整檢驗,說明變數之間存在著長期穩定的均衡關系,其方程回歸殘差是平穩的。因此可以在此基礎上直接對原方程進行回歸,此時的回歸結果是較精確的。這時,我們或許還想進一步對面板數據做格蘭傑因果檢驗(因果檢驗的前提是變數協整)。但如果變數之間不是協整(即非同階單整)的話,是不能進行格蘭傑因果檢驗的,不過此時可以先對數據進行處理。引用張曉峒的原話,「如果y和x不同階,不能做格蘭傑因果檢驗,但可通過差分序列或其他處理得到同階單整序列,並且要看它們此時有無經濟意義。」 下面簡要介紹一下因果檢驗的含義:這里的因果關系是從統計角度而言的,即是通過概率或者分布函數的角度體現出來的:在所有其它事件的發生情況固定不變的條件下,如果一個事件X的發生與不發生對於另一個事件Y的發生的概率(如果通過事件定義了隨機變數那麼也可以說分布函數)有影響,並且這兩個事件在時間上又有先後順序(A前B後),那麼我們便可以說X是Y的原因。考慮最簡單的形式,Granger檢驗是運用F-統計量來檢驗X的滯後值是否顯著影響Y(在統計的意義下,且已經綜合考慮了Y的滯後值;如果影響不顯著,那麼稱X不是Y的「Granger原因」(Granger cause);如果影響顯著,那麼稱X是Y的「Granger原因」。同樣,這也可以用於檢驗Y是X的「原因」,檢驗Y的滯後值是否影響X(已經考慮了X 的滯後對X自身的影響)。 Eviews好像沒有在POOL窗口中提供Granger causality test,而只有unit root test和cointegration test。說明Eviews是無法對面板數據序列做格蘭傑檢驗的,格蘭傑檢驗只能針對序列組做。也就是說格蘭傑因果檢驗在Eviews中是針對普通的序列對(pairwise)而言的。你如果想對面板數據中的某些合成序列做因果檢驗的話,不妨先導出相關序列到一個組中(POOL窗口中的Proc/Make Group),再來試試。
情況二:如果如果基於單位根檢驗的結果發現變數之間是非同階單整的,即面板數據中有些序列平穩而有些序列不平穩,此時不能進行協整檢驗與直接對原序列進行回歸。但此時也不要著急,我們可以在保持變數經濟意義的前提下,對我們前面提出的模型進行修正,以消除數據不平穩對回歸造成的不利影響。如差分某些序列,將基於時間頻度的絕對數據變成時間頻度下的變動數據或增長率數據。此時的研究轉向新的模型,但要保證模型具有經濟意義。因此一般不要對原序列進行二階差分,因為對變動數據或增長率數據再進行差分,我們不好對其冠以經濟解釋。難道你稱其為變動率的變動率?
步驟三:面板模型的選擇與回歸
面板數據模型的選擇通常有三種形式: 一種是混合估計模型(Pooled Regression Model)。如果從時間上看,不同個體之間不存在顯著性差異;從截面上看,不同截面之間也不存在顯著性差異,那麼就可以直接把面板數據混合在一起用普通最小二乘法(OLS)估計參數。一種是固定效應模型(Fixed Effects Regression Model)。如果對於不同的截面或不同的時間序列,模型的截距不同,則可以採用在模型中添加虛擬變數的方法估計回歸參數。一種是隨機效應模型(Random Effects Regression Model)。如果固定效應模型中的截距項包括了截面隨機誤差項和時間隨機誤差項的平均效應,並且這兩個隨機誤差項都服從正態分布,則固定效應模型就變成了隨機效應模型。在面板數據模型形式的選擇方法上,我們經常採用F檢驗決定選用混合模型還是固定效應模型,然後用Hausman檢驗確定應該建立隨機效應模型還是固定效應模型。檢驗完畢後,我們也就知道該選用哪種模型了,然後我們就開始回歸:在回歸的時候,權數可以選擇按截面加權(cross- section weights)的方式,對於橫截面個數大於時序個數的情況更應如此,表示允許不同的截面存在異方差現象。估計方法採用PCSE(Panel Corrected Standard Errors,面板校正標准誤)方法。Beck和Katz(1995)引入的PCSE估計方法是面板數據模型估計方法的一個創新,可以有效的處理復雜的面板誤差結構,如同步相關,異方差,序列相關等,在樣本量不夠大時尤為有用。

⑧ 面板數據回歸分析結果看不懂!!

我給你解讀一份stata的回歸表格吧,應該有標准表格的所有內容了,因為你沒有給範例,……不過我們考試基本就是考stata或者eview的輸出表格,它們是類似的。
X變數:教育年限
Y變數:兒女數目

各個系數的含義:
左上列:

Model SS是指計量上的SSE,是y估計值減去y均值平方後加總,表示的是模型的差異
Model df是模型的自由度,一般就是指解釋變數X的個數,這里只有一個
Resial SS 和df 分別是殘差平方和以及殘差自由度 N-K-1(此處K=1)=17565
Total SS 和 df分別是y的差異(y減去y均值平方後加總)以及其自由度N-1=17566
MS都是對應的SS除以df,表示單位的差異

右上列:

Number of obs是觀測值的數目N,這里意味著有17567個觀測值
F是F估計值,它是對回歸中所有系數的聯合檢驗(H0:X1=X2=…=0),這里因為只有一個X,所以恰好是t的平方。這里F值很大,因此回歸十分顯著。
Prob>F是指5%單邊F檢驗對應的P值,P=0意味著很容易否定H0假設,回歸顯著。
R-squared是SSE/SST的值,它的意義是全部的差異有多少能被模型解釋,這里R-squared有0.0855,說明模型的解釋度還是可以的。
Adj R-squared是調整的R-squared,它等於1-(n-1)SSR/(n-k-1)SST,它的目的是為了剔除當加入更多X解釋變數時,R-squared的必然上升趨勢,從而在多元回歸中更好的看出模型的解釋力,但是本回歸是一元的,這個值沒有太大意義。
Root MSE是RMS的開方,是單位殘差平方和的一種表現形式。

下列:
Coef分別出示了X變數schooling的系數和常數項的值,其含義是,如果一個人沒有受過教育,我們預測會平均生育3個子女,當其他因素不變時,一個人每多受一年教育,我們預測其將會少生0.096個孩子。X變數的coef並不大,因此其實際(也叫經濟)顯著性並不太高。
Std.err則是估計系數和常數項的標准差。一般我們認為,標准差越小,估計值越集中、精確。
t是t估計值,它用於檢驗統計顯著性,t值較大,因此回歸是顯著的。
P>abs(t)項是5%雙邊t檢驗對應的P值,P=0意味著很容易否定H0假設,統計顯著。
95%conf interval項是95%的置信區間,它是x變數的系數(或常數項)分別加減1.96*SE,這是說,有95%的可能性,系數的真值落在這個區域。

⑨ 許多論文用SPSS處理數據,類似股權結構對上市公司績效的影響。這些數據不是面板數據嗎

是面板數據,做面板數據分析的回歸,大部分垃圾論文是用spss,專業論文不是的

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