面板數(shù)據(jù)考題

1、1一、一、簡答題（簡答題（1616每題每題1010分，分，7878每題每題7分，第分，第9題6分，共分，共8080分）分）1.1.請分別舉出三個時間序列數(shù)據(jù)和三個截面數(shù)據(jù)的實際例子。請分別舉出三個時間序列數(shù)據(jù)和三個截面數(shù)據(jù)的實際例子。答：（1）時間序列數(shù)據(jù)如：每年的國民生產(chǎn)總值、各年商品的零售總額、各年的年均人口增長數(shù)、年出口額、年進口額等等；（2）截面數(shù)據(jù)如：復旦大學2002年各位教師年收入、2002年各省總產(chǎn)值、2002年5月上海市

2、各區(qū)罪案發(fā)生率等等；（3）混合數(shù)據(jù)如：1990年~2000年各省的人均收入、消費支出、教育投入等等；2.2.請簡述面板數(shù)據(jù)模型的優(yōu)點。請簡述面板數(shù)據(jù)模型的優(yōu)點。答：面板數(shù)據(jù)模型的主要優(yōu)點有：控制個體的異質(zhì)性；面板數(shù)據(jù)可以提供更多的信息，更多的變化，較少的共線性，更多的自由度；面板數(shù)據(jù)模型可以較好的研究動態(tài)調(diào)整過程；面板數(shù)據(jù)模型可以構(gòu)造更為復雜的行為模型。3.3.什么是固定效應模型和隨機效應模型什么是固定效應模型和隨機效應模型答:對于模型

3、：。其中是區(qū)分隨機效應和固定效itiitityrx??????ir應的關(guān)鍵。如果把看成與觀測到得解釋變量相關(guān)的一種觀測不到的iritx隨機變量，則該模型稱為固定效應模型；如果將看成與觀測到得解釋ir變量獨立的隨機變量，則這類模型就稱為隨機效應模型。itx4.4.面板數(shù)據(jù)模型的一般形式為：面板數(shù)據(jù)模型的一般形式為：，其中，其中1Kititkitkititkyx????????表示個體，表示個體，表示時點，表示時點，表示被解釋變量，表示被解

4、釋變量，12..iN?12...tT?itykitx是解釋變量，是解釋變量，是待估計參數(shù)，試對該模型進行分類。是待估計參數(shù)，試對該模型進行分類。kit?答：主要分類如下：1.混合模型，。2.不變截距模itkitk??????型，。3.變截距不變系數(shù)模型：隨機效應模型（與解釋變量無it????3答：ISP檢驗拓寬了LL的分析框架，其備擇假設(shè)有一部分為平穩(wěn)序列，其余部分為非平穩(wěn)序列。零假設(shè)為H0：備擇假設(shè)H1：0i????主要通過對t均值檢

5、驗和012...iiN???012...iiNNn?????LM檢驗。其中LM檢驗零假設(shè)漸近服從標準正態(tài)分布，還可檢驗處理異方差的情形。8.8.面板數(shù)據(jù)模型對隨機誤差項的假設(shè)有哪些面板數(shù)據(jù)模型對隨機誤差項的假設(shè)有哪些答：每個橫截面內(nèi)誤差項之間無關(guān)；每一個橫截面?zhèn)€體所對應的誤差項同方差；不同截面之間的殘差不相關(guān)；不同截面之間具有同方差。9.9.工具變量的選取有什么要求工具變量的選取有什么要求答：工具變量選取注意兩點：工具變量與殘差項不相關(guān)

6、；工具變量與解釋變量高度相關(guān)。二、二、分析題（每題分析題（每題1010分，共分，共2020分）分）1表1是我國某時間段中的相關(guān)地區(qū)能源消費面板單位根檢驗結(jié)果，試對結(jié)果進行分析。表1能源消費序列單位根檢驗全部樣本東部地區(qū)中部地區(qū)西部地區(qū)單位根檢驗LNECLNEC?LNECLNEC?LNECLNEC?LNECLNEC?LLC1.2886(0.9012)8.0829(0.0000)0.1643(0.434704.1575(0.0000)0.9

7、167(0.8203)4.5878(0.0000)1.4650(0.9286)4.9341(0.0000)IPS1.3453(0.9107)8.4653(0.0000)1.2778(0.1007)5.9418(0.0000)1.6598(0.9515)3.9902(0.0000)2.4258(0.9924)4.5745(0.0000)Breitung1.9224(0.97270)6.8800(0.0000)1.6511(0.9506)2

8、.4992(0.0062)0.4020(0.3438)4.9792(0.0000)1.5632(0.9410)5.5012(0.0000)FisherADF1.8849(0.9703)7.7943(0.0000)0.7320(0.2321)5.2663(0.0000)1.8548(0.9682)3.8696(0.0001)2.4664(0.9932)4.2742(0.0000)FisherPP4.9828(1.0000)7.8084(0