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2018中國現代化報告闡述產業結構現代化的系統分析法

發布時間:2019-01-04 11:58:48  |  來源:中國網·中國發展門戶網  |  作者:劉晨曦  |  責任編輯:劉晨曦
關鍵詞:現代化,結構,分析,產業,數據


產業結構現代化研究的面板數據模型分析

 

面板數據模型分析是現代化研究定量分析的重要方法。它旨在同時利用時間序列數據和截面數據建立綜合分析模型,拓展分析維度,彌補因單純的時間序列分析和單純的截面分析所存在的不足,發現更多的影響因素,構建更為精準的分析模型,進而有效降低規律分析和趨勢分析的誤差(李子奈等,2000;白仲林,2008;王志剛,2008;巴爾塔基,2010)。

 

首先,檢驗面板數據的平穩性。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。單位根檢驗目前是較為常用的數據平穩性檢驗方法。

 

其次,檢驗協整關系。為了考察變量間長期均衡關系,確保方程回歸結果的準確性,需要進行協整檢驗。常用的協整檢驗方法有Pedroni法、Kao法、Johansen法等。

 

其三,選擇面板模型。面板數據模型的一般形式如下:

 

其中,i = 1, 2,……N,表示N個個體;t =1, 2,……T,表示已知的T個時間點;yit是被解釋變量對個體i在t時的觀測值;xkit是第k個非隨機解釋變量對于個體i在t時的觀測值;bkt是待估計的參數;μit是隨機誤差項。當N=1時,此時的面板數據模型還原為時間序列模型;當T=1時,此時的面板數據模型還原為截面數據模型。用矩陣表示的面板數據模型如下:

 

面板數據的靜態模型大致有三大類:混合回歸模型(不存在個體或截面的顯著性差異)、固定效應模型(對于不同的截面或不同的時間序列,只有截距不同而斜率相同)、隨機效應模型(存在個體和時間變化的隨機性因素)。在面板數據分析模型形式的選擇方法上,經常采用F檢驗決定選用混合模型還是固定效應模型,然后用Hausman檢驗確定應該建立隨機效應模型還是固定效應模型。

 

其四,模型結論分析。

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