因果推断实用计量方法ppt第8章 面板数据.pptx

第8章：面板数据分析方法邱嘉平版权@邱嘉平，使用需经授权

大纲什么是面板数据，面板数据信息来源及面板数据分析方法的直观理解面板数据分析三种常见模型固定效用模型估计方法面板数据分析实例版权@邱嘉平，使用需经授权

什么是面板数据，面板数据信息来源，面板数据估计方法的直观理解版权@邱嘉平，使用需经授权

什么是面板数据?面板数据（PanelData）是包含多个个体，并且同一个体有一系列不同时间观测点的数据。公司财务数据高管薪酬数据分析师预测数据基金数据面板数据同时包含了横截面和时间序列两个维度的数据：个体维度（i=1,2,…,N）和时间维度（t=1,2,…,T）。4版权@邱嘉平，使用需经授权

一个面板数据例子IDYEARINCEDUAGEGENDER12017800323112018100042411201912005251220171200530022018125063102201913007320版权@邱嘉平，使用需经授权

合并横截面数据合并横截面数据（pooledcross-sectionaldataset）和面板数据的差异在于它并没有跟踪记录同一个个体。它只是多年横截面数据的简单叠加。YEARINCEDUAGEGENDER20178003231201810004241201912005251201712005300201812506310201913007320版权@邱嘉平，使用需经授权

面板数据分类(1)短面板：N比较大，T比较小长面板：N很小，T很大大面板：N比较大，T也较大版权@邱嘉平，使用需经授权

面板数据分类(2)平衡面板:对于每个个体，它们都有相同时间T的观测点。非平衡面板：对于每个个体，没有相同时间T的观测点。如果非平衡面板数据缺失是由于随机原因造成的，它和平衡面板的处理方法并没有区别。如果数据缺失是由于非随机原因造成的，我们必须考虑缺失的原因。版权@邱嘉平，使用需经授权

面板数据的信息来源面板数据里变量的总方差可以分解为个体间方差和个体内方差（也称为组间方差和组内方差）：总方差(TotalVariation)=个体间方差(BetweenVariation)+个体内方差(WithinVariation)样本总方差：样本个体间方差：样本个体内方差：版权@邱嘉平，使用需经授权

面板数据因果关系分析的直观理解?版权@邱嘉平，使用需经授权

面板数据因果关系分析的直观理解?版权@邱嘉平，使用需经授权

面板数据因果关系分析的直观理解?版权@邱嘉平，使用需经授权

面板数据分析三种常见模型版权@邱嘉平，使用需经授权

面板数据分析的三种常见模型?版权@邱嘉平，使用需经授权

合并横截面模型（PooledCrossSectionalModel）?版权@邱嘉平，使用需经授权

随机效应模型（RandomEffectsModel）?版权@邱嘉平，使用需经授权

随机效应模型（RandomEffectsModel）?版权@邱嘉平，使用需经授权

固定效应模型(FixedEffectsModel)?版权@邱嘉平，使用需经授权

固定效应模型?版权@邱嘉平，使用需经授权

固定效用模型估计方法版权@邱嘉平，使用需经授权

固定效应模型的估计?版权@邱嘉平，使用需经授权

个体内差分估计法去除个体均值后，公式里不存在造成和解释变量相关的固定效应，可以直接用OLS估计β。换而言之，去除个体均值后的数据，已经“控制”掉了个体效用。?对每个变量取个体平均值得到两式相减得到版权@邱嘉平，使用需经授权

个体内差分估计法?版权@邱嘉平，使用需经授权

个体内差分估计法?版权@邱嘉平，使用需经授权

最小二乘虚拟变量估计法（LSDV，LeastSquareDummyVariableEstimator）?版权@邱嘉平，使用需经授权

最小二乘虚拟变量估计法(LSDV)?IDYearINCEDUGENDERD1D212017800311012018100041101201912005110220171200500122018125060012201913007001版权@邱嘉平，使用需经授权

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最小二乘虚拟变量估计法vs.组内差分法LSDV法和组内差分估计法得到的结果是完全一样的。可以通过图形直观理解：28YiXiDi1234567版权@邱嘉平，使用需经授权

一阶差分估计法（FirstDifferenceEstimator）?两式相减，得到：版权@邱嘉平，使用需经授权

时间固定效应个体固定效应的估计控制了个体不随时间变化的变量。类似的，通过引入时间固定效应，可以控制在同一时间不随个体变化的因素(例如每年的宏观经济因素)，也称为双向固定效应。由于时间点通常不多，可以引入时间虚拟变