清华大学：《微观计量经济学》第八章（8-2） 平行数据模型——扩展模型

§82平行数据计量经济学模型(二) 扩展模型 变系数模型 二、动态模型 三、关于平行数据模型的总结

§8.2平行数据计量经济学模型（二） —扩展模型 一、变系数模型 二、动态模型 三、关于平行数据模型的总结

变系数模型

一、变系数模型

要点 变系数模型的表达式 固定影响模型——随机干扰项在不同横截面个体 之间不相关—OLS估计 ·固定影响模型——随机干扰项在不同横截面个体 之间相关—GLS估计 随机影响模型的复合误差项 随机影响模型的GLS估计

要点 • 变系数模型的表达式 • 固定影响模型——随机干扰项在不同横截面个体 之间不相关——OLS估计 • 固定影响模型——随机干扰项在不同横截面个体 之间相关——GLS估计 • 随机影响模型的复合误差项 • 随机影响模型的GLS估计

实际经济分析中的变系数问题 线性模型中,系数表示边际倾向(对于直接线性 模型)或者弹性(对于对数线性模型),而它们 相对于不同的截面个体经常是不同的。例如 不同地区收入的边际消费倾向不同。 不同地区FD的边际效益不同。 不同家庭的边际储蓄倾向不同。 而它们在各自的时间序列中一般是相同的。 提出了变系数平行数据模型问题

实际经济分析中的变系数问题 • 线性模型中，系数表示边际倾向（对于直接线性 模型）或者弹性（对于对数线性模型），而它们 相对于不同的截面个体经常是不同的。例如： –不同地区收入的边际消费倾向不同。 –不同地区FDI的边际效益不同。 –不同家庭的边际储蓄倾向不同。 • 而它们在各自的时间序列中一般是相同的。 • 提出了变系数平行数据模型问题

模型表达 系数随横截面上个体而改变的模型为: yn=XB1+ln2i=1,…,H,t=1,…,T 其中Xn和β1是解释变量和参数向量。也可写成 =X,B1+1 其中 y yr丿rxl 2iT KiT)T×K B B

模型表达 系数随横截面上个体而改变的模型为： it Xit i uit y =  + , i = 1,,n; t = 1,,T 其中 Xit 和  i 是解释变量和参数向量。也可写成 i Xi i ui y =  + 其中 1 2 1                = iT T i i i y y y y  iT iT KiT T K i i Ki i i Ki i x x x x x x x x x X                =        1 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 1               = iK i i i      2 1               = iT i i i u u u u  2 1