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足球一世222814“冬季小学期系列课程”通讯稿 杨继生——揭开面板数据分析的面纱
2021年11月25日 10:55 web181326 点击:

一、讲座简介

2021年11月24日,华中科技大学足球一世222814杨继生教授莅临足球一世222814,在5教401教室为老师和同学们带来了一场主题为《平稳面板数据分析在经济分析中的应用》的讲座。本次讲座由余升国副院长主持,我院硕士各年级学生到场听取了本次精彩的讲座。

二、主讲人介绍

杨继生,华中科技大学足球一世222814二级教授,博士生导师,“华中卓越学者”(特聘岗),教育部新世纪优秀人才,以第一作者或通讯作者在《经济研究》《经济学(季刊)》等经济类顶级期刊发表论文20余篇。主要研究方向为:宏观经济与政策测度(宏观政策与个体行为、能源环境)。

三、主要内容

杨继生教授首先介绍了面板数据模型主要分为静态与动态两大类,提出我们在使用估计和检验方法的过程中要观察模型之间的差异性。从静态模型来看,若采用LSDV估计,通过虚拟变量把个体效应(和时间效应)从误差项中提取出来,同时为了避免完全多重共线性,需要进行相应处理,随后构建的新模型化解了内生性和自相关问题。但这种估计方法也存在必然的问题,即LSDV估计量只使用组内信息,不使用组间信息,从而使估计的精确度下降。

其次介绍了FGLS与LSDV在固定效应和随机效应下的区别,并观察在Hausman检验下,两种估计结果是否有显著差异。通过细致的讲解,帮助同学更加清楚的了解两种估计方法和H检验的局限性,例如H检验在方差上过于简化,但其实际的计算是过于复杂的,导致在实证分析中经常存在负值,这与卡方分布下的正定性相违背。

再次,杨教授还讲解了动态面板数据模型和差分GMM估计。动态模型的内生性是固定存在的,在使用LSDV和GLS估计的过程中,均发现存在相应的问题,即如果采用标准的固定效应模型或随机效应模型来估计动态面板数据模型的参数,必然导致参数估计的有偏性和非一致性。因此,这里引入差分GMM估计方法,它能解决前面的部分问题,但我们在实证中却发现它也存在可能有差分项自相关的问题。

最后,杨继生教授提出大家要理解并掌握面板数据分析的工具后再去应用,并不是使用的分析工具越多,所得到的检验效果就越好,鼓励在座的同学和老师对该领域不断的学习和探讨。

讲座结束后,会场人员对杨教授深入浅出,详尽充实的讲解回以热烈的掌声,在场的老师和同学均收获颇丰。

(时间:2021年11月24日、文字:戴家乐、图片:刘响俊、审核:安怡欣)




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