统计学

出版社:中国林业出版社
出版日期:2012-12
ISBN:9787503869600
页数:206页

章节摘录

版权页:   插图:   二、面板数据的优点和局限性 1.面板数据的优点 使用面板数据具有下列一些好处: (1)可以控制个体异质性。面板数据能反映个体、企业、州或国家之间存在的异质性,即时间上和空间上的异质效应。而时间序列数据和横截面分析没有控制这种异质性,因而其结果很可能是有偏的。 (2)面板数据模型容易避免多重共线性问题。面板数据具有更多的信息;面板数据具有更大的变异;面板数据的变量间更弱的共线性;面板数据模型具有更大的自由度以及更高的效率。 (3)面板数据更适合于研究动态调整过程。面板数据适用于研究失业、贫困等经济状态的持续性问题的研究。如果这些面板数据的时期数足够长,它们就能够清楚地反映对经济政策变化的调整速度。比如,在衡量失业问题时,横截面数据可以估计出人口中多大一部分比例在给定的时间处于失业状态,多个截面可以反映这一比例如何随时间而变化。但是,只有面板数据才能估计出在某个时期失业人中有多大一部分在另一个时期仍处于失业状态。 (4)面板数据还可以识别、测量单纯使用横截面或时间序列数据无法估计的影响。对于由妇女组成的横截面样本,其中年平均就业率是50%,这可能是由于下面两种原因导致的:①每个妇女在任一给定年份有50%的概率就业;②样本中有50%的人一直有工作,50%的人根本不工作。情况①中的工作转换频率很高,而情况②中没有工作转换,只有使用面板数据才能区分这两种情况。 (5)与纯横截面数据或时间序列数据相比,面板数据模型允许构建并检验更复杂的行为模型。比如,对技术效率问题使用面板数据建模研究效果更好(Bahagi&Griffin,1988:Baltagi,Griffin&Rich,1995;Koop&Steel,2001)。另外,在分布滞后模型中使用面板数据比使用纯时间序列数据需要的约束条件更少(Hsiao,2003),因为通常使用(teneral momentmethod)估计。 (6)基于个体、企业或家庭所搜集的微观面板数据与在宏观层次上所搜集的类似变量相比更加准确,而且还可能消除企业或个体数据汇总所导致的偏倚。 (7)与时间序列分析中进行单位根检验遇到的非标准分布问题不同,面板单位根检验通常具有标准的渐近分布。

书籍目录

前言 第一章统计数据的来源 第一节统计数据的来源 第二节常用的抽样方法 第三节常用的调查方式 第四节抽样调查的基本程序 思考题 第二章统计数据的描述 第一节数据的计量和类型 第二节品质数据的描述 第三节数值数据的描述 第四节统计指标的认识与分类 思考题 第三章抽样和参数估计 第一节抽样和参数估计的基本问题 第二节抽样误差 第三节参数估计的基本方法 第四节总体均值和总体比例的估计 第五节两个总体均值及两个总体比例之差的估计 思考题 第四章假设检验 第一节假设检验的概念和检验程序 第二节正态总体情况下的假设检验 第三节假设检验的两类错误与功效 思考题 第五章方差分析 第一节方差分析的基本原理与步骤 第二节单因素试验资料的方差分析 第三节两因素试验资料的方差分析 思考题 第六章相关和回归分析 第一节相关分析 第二节回归分析 思考题 第七章时间序列分析 第一节时间序列分析简介 第二节确定性时间序列分析 第三节随机时间序列分析 思考题 第八章面板数据分析 第一节面板数据分析简介 第二节面板数据回归模型 第三节面板数据线性回归模型估计、检验 思考题 第九章聚类分析 第一节远近程度的度量方法 第二节分层聚类 第三节k—均值聚类 第四节两步聚类 第五节聚类分析需要注意的问题 思考题 第十章判别分析 第一节距离判别法 第二节费歇判别分析法 第三节贝叶斯判别法 第四节逐步判别分析法 思考题 第十一章主成分分析和因子分析 第一节主成分分析 第二节因子分析 思考题 第十二章对应分析 第一节列联表和列联表分析 第二节对应分析 思考题 第十三章指数分析 第一节统计指数的作用及分类 第二节指数的编制 第三节常用指数 思考题 参考文献

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《统计学:统计数据分析理论与方法》由中国林业出版社出版。


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