【金融计量学】面板数据（自用笔记，第一次写）

一、简介

面板数据的分类：平衡/非平衡面板数据；动态/静态面板数据。

面板数据中包含两种效应：

1. 个体效应：不随时间推移而明显变化的因素，如消费者的收入、产品的价格、个人消费习惯、社会制度等。

2. 时间效应：在单个截面中难以分析，随时间推移才体现出差异的因素。

二、静态面板数据模型

“静态”意味着解释变量不包含前期的被解释变量值。v.s.动态~包含。

$y_i_t=\alpha _i+x_i_t\beta +\varepsilon _i_t$

$\alpha _i$ 就是个体效应。

两种模型，代表两种处理个体效应的方式：

1. 固定效应模型：个体效应不随时间改变，每个个体都有一个特定的截距项。

2. 随机效应模型（误差成分模型）：所有个体具有相同截距项，个体差异主要反映在随机干扰项的设定上。

2.1.1固定效应模型-虚拟变量法（适用于截面中的样本量不多的情况）

import excel using B7introFe.xlsx, first clear
browse
tab id , gen(dum)   //为每一个id（每家公司）产生一个哑变量
reg y x dum1 dum2 dum3, nocons
//模型内有三个dum，没有常数项，每个id有自己的截距项，即对应dum的系数。
est store m_pooldum1    //保存结果

结果如下图。右上角可以看到Adj R-squared就是调整R方。

也可以保留常数项，去掉dum1，稍加运算也可以得到其他截距项。

reg y x dum2 dum3
est store m_pooldum2

2.1.2固定效应模型-stata的估计方法

tsset id t //顺序不要弄反
xtreg y x,fe
est store m_fe

tsset -- Declare data to be time-series data

tsset timevar [, options]

tsset panelvar timevar [, options]

xtreg -- Fixed-, between-, and random-effects and population-averaged linear models

fe表示固定效应模型Fixed-effects (FE) model

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