Dữ liệu bảng và dữ liệu chéo gộp pptx

Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Lecture note Nguyen Trong Hoai 1 Analytical Methods 1 Dữ liệubảng (Panel Data) 2 Các loạidữ liệu Time – series Cross – sections Panel Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Lecture note Nguyen Trong Hoai 2 Analytical Methods 3 Dữ liệubảng và dữ liệuchéogộp chung Dữ liệubảng là dữ liệu mà các quan sát của dữ liệunàybaogồm quan sát chéo và các quan sát chéo này lại được quan sát theo thờigian Cầnphânbiệtdữ liệubảng và dữ liệuchéo gộp chung 4 Ưu điểmcủadữ liệubảng Nghiên cứu đượcsự khác biệtgiữa các đơn vị chéo mà trước đây chúng ta hay sử dụng dummy Nâng cao đượcsố quan sát củamẫuvàphần nào khắcphục đượchiệntượng đacộng tuyến Chứa đựng nhiều thông tin hơncácdữ liệu khác Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Lecture note Nguyen Trong Hoai 3 Analytical Methods 5 Ưu điểmcủadữ liệubảng (tt) Nghiên cứu được động thái thay đổicủa các đơnvị chéotheothờigian 6 Tổ chứcdữ liệubảng Unstacked: Các đơnvị chéo đượcsắpxếp theo thờigianmột cách riêng biệttheotừng biến(vídụ trong tài liệu đọccủa Gujarati, đây là cách thông thường khi mô tả dữ liệu bảng-ví dụ bằng Eviews) Stacked: Các đơnvị chéo đượcsắpxếptheo thời gian và các đơnvị chéo này được nhóm lạivớinhautheotừng biến Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Lecture note Nguyen Trong Hoai 4 Analytical Methods 7 Ví dụ về dữ liệubảng stacked                                         TN, N,2 N,1 T,2 2,2 1,2 T,1 2,1 1,1 Y Y Y Y Y Y Y Y Y M M M M                                         TN, N,2 N,1 ,2 2,2 1,2 ,1 2,1 1,1 X X X M M M M T T X X X X X X                                         TN, N,2 N,1 ,2 2,2 1,2 ,1 2,1 1,1 Z Z Z M M M M T T Z Z Z Z Z Z 8 Ví dụ về dữ liệubảng Unstacked 254,22202,9361,61940186,62132,274,41940 312,71957,3230,41939172,62256,248,11939 260,21801,9262,31938156,22039,744,61938 118,12673,3469,91937118,02803,377,21937 50,51807,1355,31936104,42015,845,01936 53,81362,4209,9193597,81170,633,11935 USGE C –1 F –1 IQuan saùtC –1 F –1 IQuan saùt Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Lecture note Nguyen Trong Hoai 5 Analytical Methods 9 Các loạidữ liệubảng Dữ liệubảng cân bằng (balanced): khi các đơnvị chéo có cùng số quan sát theo thời gian, phầnlớn các dữ liệubảng sẽđược trình bày theo kiểunày Dữ liệubảng không cân bằng (unbalance): khi cac đơnvị chéo không có cùng số quan sát theo thờigian 10 Ý tưởng cơ bảnvề dữ liệubảng Dữ liệubảng không thể thựchiệnhồiqui bằng OLS thông thường Các trường hợpcóthể xảy ra cho các đơnvị chéo (mộtvídụđơngiản) ¾Các đơnvị chéo có điềukiện đặcthùgiống nhau ¾Các đơnvị chéo có điềukiện đặcthùkhác nhau Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Lecture note Nguyen Trong Hoai 6 Analytical Methods 11 Ý tưởng cơ bảnvề dữ liệubảng (tt) ¾Các đơnvị chéo có sự khác biệtvề tác động biên của các nhân tốảnh hưởng ¾Các đơnvị chéo vừakhácbiệtvềđiềukiện đặc thù và vừakhácbiệtvề tác động biên của các nhân tốảnh hưởng ¾Các đơnvị chéo không có sự khác biệtvề điềukiện đặc thù và tác động biên của các nhân tốđang xét 12 Dummy và dữ liệubảng Dummy có giảiquyếtcácvấn đề củadữ liệubảng? Câu trả lờilàđượcnhưng rấtphứctạpvà không hiệuquả Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Lecture note Nguyen Trong Hoai 7 Analytical Methods 13 Dạng tổng quát mô hình Yit = β 1it + β 2it X 2it + β 3it X 3it + u it Các tiếpcận ướclượng mô hình tổng quát 14 Tiếpcậntácđộng cốđịnh Tấtcả các hệ sốđều không đổitheothời gian và các đơnvị chéo Hệ sốđộdốc không đổi theo thờigianvà các đơnvị chéo nhưng hệ số trụctungkhác nhau giữa các đơnvị chéo Hệ sốđộdốc không đổi theo thờigianvà các đơnvị chéo nhưng hệ số trụctungbiến đổigiữa các đơnvị chéo và thờigian Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Lecture note Nguyen Trong Hoai 8 Analytical Methods 15 Tiếpcậntácđộng cốđịnh (tt) Tấtcả các hệ số biến đổi theo các đơnvị chéo Tấtcả các hệ số biến đổi theo các đơnvị chéo và theo thờigian 16 Tấtcả các hệ số không đổi OLS- Pooled (hồi qui kếthợptấtcả các quan sát) Yit = β 1 + β 2 X 2it + β 3 X 3it + u it Nhược điểm ¾ Nhậndạng sai thể hiện ở DW ¾Ràng buộcquáchặtvề các đơnvị chéo, điềunàykhóxảyratrongthựctế Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Lecture note Nguyen Trong Hoai 9 Analytical Methods 17 Tấtcả các hệ số không đổi (tt) Y^ = –63,3041 +0,1101X2 + 0,3034X3 se (29,6124) (0,0137) (0,0493) t (–2,1376) (8,0188) (6,1545) R2 = 0,7565 Durbin–Watson = 0,2187 n = 80 df = 77 Phương trình 16.3.1 trong bài đọc 18 Hệ số trụctungbiến đổi theo chéo Phương pháp FEM – LSDV Yit = β 1it + β 2 X 2it + β 3 X 3it + u it FEM: mặcdùcósự khác biệt các đơnvị chéo về hệ số trụctungnhưng lại không khác biệttheothờigian Giải pháp dummy? Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Lecture note Nguyen Trong Hoai 10 Analytical Methods 19 Intercept biến đổitheođơnvị chéo (tt) Yit = α1 + α2D2i + α3D3i + α4D4i + β 2X2it + β 3X3it + uit 20 Intercept biến đổitheođơnvị chéo (tt) Hãy xem kếtquả mô hình ướclượng 16.3.4 Mô hình này tốthơnmôhìnhđầutiênở các hệ số xác định, ý nghĩathống kê t và DW . . . Sự sai lầmvề nhậndạng đượccảithiện Thoả mãn kiểm định Wald [...]... Lựa chọn mô hình cho dữ liệu bảng Ý tưởng kinh tế lượng FEM khi εi và các biến độc lập được giả thiết có mối quan hệ chặt chẽ ECM khi εi và các biến độc lập được giả thiết không có mối quan hệ chặt chẽ Căn cứ vào n và t: Judge 29 Lựa chọn mô hình cho dữ liệu bảng Căn cứ vào N và T: Judge ECM và FEM không phân biệt khi T lớn và N nhỏ ECM và FEM sẽ khá khác biệt về kết quả khi N lớn và T nhỏ ECM thích... đơn vị chéo và theo thời gian Sử dụng dummy một lần nữa cho cả đơn vị chéo và thời gian Kết quả Các hệ số của dummy ít có ý nghĩa thống kê Mô hình tốt là mô hình có các biến giả theo các đơn vị chéo 22 Nguyen Trong Hoai 11 Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Tất cả các hệ số biến đổi theo đơn vị chéo Sử dụng dummy theo các đơn vị chéo cho intercept và slope... vị chéo và chúng ta quan sát được ECM chỉ có một intercept duy nhất cho tất cả các đơn vị chéo, giá trị này là gái trị trung bình của tất cả các đơn vị chéo Sự khác biệt của các đơn vị chéo nằm trong thành phần ngẫu nhiên εi 27 GLS là phương pháp ước lượng ECM Do cấu trúc sai số của tiếp cận ECM có tương quan với nhau (AR) Nếu ước lượng bằng OLS thì các hệ số ước lượng sẽ không hiệu quả (chệch và phương... dummy theo các đơn vị chéo cho intercept và slope Kết quả hồi qui ở 16.3.8 Các hàm đầu tư của các đơn vị chéo khác nhau Không thể sử dụng dữ liệu pooled để hồi qui hàm đầu tư cho tất cả các đơn vị chéo mà không tính đến đặc thù của chúng 23 Trục trặc khi sử dụng FEM (LSDV) Giảm bậc tự do của dữ liệu đi rất nhiều Nguy cơ đa cộng tuyến vì có quá nhiều biến Giả định cổ điển về uit ~ N (0, σ2) rất khó... đặc thù của các đơn vị chéo được chứa đựng trong phần sai số ngẫu nhiên β1i = β1 + εi Yit = β1 + β2X2it + β3X3it + εi + uit = β1 + β2X2it + β3X3it + wit wit = εi + uit 25 Giả định REM Giả định thông thường ε i ~ N (0 , σ ( u it ~ N 0 , σ 2 ε 2 u ) ) 26 Nguyen Trong Hoai 13 Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Sự khác biệt giữa FEM và ECM FEM có riêng từng... hình cho dữ liệu bảng Căn cứ vào N và T: Judge ECM và FEM không phân biệt khi T lớn và N nhỏ ECM và FEM sẽ khá khác biệt về kết quả khi N lớn và T nhỏ ECM thích hợp khi các đơn vị chéo ngẫu nhiên FEM sẽ thích hợp khi các đơn vị chéo không được lựa chọn ngẫu nhiên 30 Nguyen Trong Hoai 15 . liệubảng và dữ liệuchéogộp chung Dữ liệubảng là dữ liệu mà các quan sát của dữ liệunàybaogồm quan sát chéo và các quan sát chéo này lại được quan sát theo thờigian Cầnphânbiệtdữ liệubảng và dữ liệuchéo gộp. Methods 9 Các loạidữ liệubảng Dữ liệubảng cân bằng (balanced): khi các đơnvị chéo có cùng số quan sát theo thời gian, phầnlớn các dữ liệubảng sẽđược trình bày theo kiểunày Dữ liệubảng không cân. đơnvị chéo không có sự khác biệtvề điềukiện đặc thù và tác động biên của các nhân tốđang xét 12 Dummy và dữ liệubảng Dummy có giảiquyếtcácvấn đề củadữ liệubảng? Câu trả lờilàđượcnhưng rấtphứctạpvà không