R语言 面板数据分析 plm包实现(二)——随机效应模型
系列文章
R做面板数据分析:R语言 面板数据分析 plm包实现(一) ——LSDV和固定效应模型
如果想看随机效应模型怎么做,参见这篇文章
R语言 面板数据分析 plm包实现(二)——随机效应模型如果想看如何判断面板数据适用随机效应模型还是固定效应模型,参见这篇文章:
R语言 面板数据分析 plm包实现(三)——面板数据与面板模型的检验使用随机效应模型,且一些时间或个体存在数据缺失,应当使用Swamy Arora估计,如何用R语言来实现,参见这篇文章:
R语言 面板数据如何做Swamy Arora估计。如何从统计年鉴获知某地接受转移支付额度
目录
- 系列文章
- 1.模型描述
- 数据导入
- 2.假定γt =0,直接估计随机 “Individual effects” 模型
- 3.假定ui =0,直接估计随机“Time effects”模型;
首先是plm包安装和数据导入部分,参见文章:
《R语言 面板数据分析 plm包实现(一) ——LSDV和固定效应模型》
使用随机效应模型,且一些时间或个体存在数据缺失,应当使用Swamy Arora估计,如何用R语言来实现,参见这篇文章:
R语言 面板数据如何做Swamy Arora估计。
1.模型描述
有数据集:Ex1_1.dta
数据样式:
点击下载
其中FN代表公司,总共有三家;YR代表年份;I是总投资;F是企业实际价值;C是企业实际资本存量。
更多解释:
数据导入
这个数据集是stata的数据集,因此在Rstudio中你可以选择文件–>导入数据集(import dataset)–>导入stata文件,即可完成导入工作
此外,我好像在其它地方也看见过此数据集,如果你无法下载,可以在其它地方寻找数据集(我印象里是在某个面板相关的R程序包里自带的数据集)。
很多童鞋反映数据集获取困难,我把这个数据集上传到github的一个项目里了(免费),注意,只有一个文件是数据集。如果有帮到你,请给文章点个赞哦~
2.假定γt =0,直接估计随机 “Individual effects” 模型
# R codes
rankData<-pdata.frame(Ex1_1,index=c("FN","YR")) #index里是个体和时间,转化为面板数据
random <- plm(I~ F + C,data=rankData,effect = "individual", model="random")
summary(random)
输出结果:
Oneway (individual) effect Random Effect Model (Swamy-Arora's transformation)Call:
plm(formula = I ~ F + C, data = rankData, effect = "individual", model = "random")Balanced Panel: n = 10, T = 20, N = 200Effects:var std.dev share
idiosyncratic 2784.46 52.77 0.282
individual 7089.80 84.20 0.718
theta: 0.8612Residuals:Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.
-177.6063 -19.7350 4.6851 19.5105 252.8743 Coefficients:Estimate Std. Error z-value Pr(>|z|)
(Intercept) -57.834415 28.898935 -2.0013 0.04536 *
F 0.109781 0.010493 10.4627 < 2e-16 ***
C 0.308113 0.017180 17.9339 < 2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Total Sum of Squares: 2381400
Residual Sum of Squares: 548900
R-Squared: 0.7695
Adj. R-Squared: 0.76716
Chisq: 657.674 on 2 DF, p-value: < 2.22e-16
即广义最小二乘法GLS,结果解读课参见上一篇文章,此处略去。
3.假定ui =0,直接估计随机“Time effects”模型;
# R codes
rankData<-pdata.frame(Ex1_1,index=c("FN","YR")) #index里是个体和时间,转化为面板数据
random2 <- plm(I~ F + C,data=rankData,effect = "time", model="random")
summary(random2)
结果:
Oneway (time) effect Random Effect Model (Swamy-Arora's transformation)Call:
plm(formula = I ~ F + C, data = rankData, effect = "time", model = "random")Balanced Panel: n = 10, T = 20, N = 200Effects:var std.dev share
idiosyncratic 9623.4 98.1 1
time 0.0 0.0 0
theta: 0Residuals:Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.
-291.6757 -30.0137 5.3033 34.8293 369.4464 Coefficients:Estimate Std. Error z-value Pr(>|z|)
(Intercept) -42.7143694 9.5116760 -4.4907 7.098e-06 ***
F 0.1155622 0.0058357 19.8026 < 2.2e-16 ***
C 0.2306785 0.0254758 9.0548 < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Total Sum of Squares: 9359900
Residual Sum of Squares: 1755900
R-Squared: 0.81241
Adj. R-Squared: 0.8105
Chisq: 853.151 on 2 DF, p-value: < 2.22e-16
下一期预告:如何做检验,来确定该使用哪一种模型。
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