面板模型分析

  • 面板数据（panel data）是指不同对象在不同时间上的指标数据。比如100个公司，每个公司有5年的数据，即100*5=500行数据。如下图：每个公司编号下有5年（2011~2015）的数据。在实际研究中，需要首先告诉SPSSAU，研究对象（公司编号）和时间点（年份）分别是什么。

    公司编号 年份 财务指标1 财务指标2 财务指标3 财务指标4 ...
    1 2011
    1 2012
    1 2013
    1 2014
    1 2015
    2 2011
    2 2012
    2 2013
    2 2014
    2 2015
    ... ...
    ...... ......

    如果100个公司，每个公司5年，总计500行并没有缺失数据，此种数据叫平衡数据。如果出现个别公司少了某个的数据，此种数据叫不平衡数据。

    面板数据进行回归影响关系研究时，即称为面板模型（面板回归）。一般情况下，面板模型可继续分为三种类型，分别是FE模型，POOL模型(就是普通的OLS回归)和RE模型。最终应该选择哪个模型，可通过各个检验进行判断。SPSSAU分别进行F检验，BP检验和Hausman检验（豪斯曼检验）,以判断出最终应该使用哪个模型(现实研究中，可能还有其它的检验方法)。

    F检验用于判断FE和POOL模型，如果p 值小于0.05，则应该以FE模型为准。BP检验用于判断RE和POOL模型，如果p 值小于0.05，则应该以RE模型为准。Hausman检验用于判断FE和RE模型，如果p 值小于0.05，则应该以FE模型为准。结合三个检验，最终判断出哪个模型最优。

    检验类型 检验目的 检验值 检验结论
    F检验 FE模型和POOL模型比较选择 p 值<0.05 FE模型
    BP检验 RE模型和POOL模型比较选择 p 值<0.05 RE模型
    Hausman检验 FE模型和RE模型比较选择 p 值<0.05 FE模型
      特别提示

    • 除了F检验，BP检验和经典的Hausman检验（豪斯曼检验）外，可能还有其它检验，但SPSSAU暂未提供。

    • 如果是经济类数据，多数情况下FE模型更优，因而很多研究直接默认不检验直接使用FE模型；

面板模型案例

  • 1、背景

    当前有一份城镇GDP相关的数据，共有9个地区分别11年（2008~2018）的数据，无缺失数据因而为9*11=99个样本。数据中包括X1(城乡居民年末储蓄存款), X2(年末常住人口), X3(城镇化率), X4(教育支出)共4个自变量，因变量为GDP。现希望研究4个自变量对于GDP的影响情况。以及数据值较大，为防止异方差问题因而进行过取对数处理。

  • 2、理论

    面板模型可继续分为三种类型，分别是FE模型，POOL模型(就是普通的OLS回归)和RE模型。最终应该选择哪个模型，可通过各个检验进行判断。SPSSAU分别进行F检验，BP检验和Hausman检验（豪斯曼检验）,以判断出最终应该使用哪个模型(现实研究中，可能还有其它的检验方法)。

    F检验用于判断FE和POOL模型，如果p 值小于0.05，则应该以FE模型为准。BP检验用于判断RE和POOL模型，如果p 值小于0.05，则应该以RE模型为准。Hausman检验用于判断FE和RE模型，如果p 值小于0.05，则应该以FE模型为准。结合三个检验，最终判断出哪个模型最优。

    检验类型 检验目的 检验值 检验结论
    F检验 FE模型和POOL模型比较选择 p 值<0.05 FE模型
    BP检验 RE模型和POOL模型比较选择 p 值<0.05 RE模型
    Hausman检验 FE模型和RE模型比较选择 p 值<0.05 FE模型
    • 特别提示

    • 除了F检验，BP检验和经典的Hausman检验（豪斯曼检验）外，可能还有其它检验，但SPSSAU暂未提供。

    • 如果是经济类数据，多数情况下FE模型更优，因而很多研究直接默认不检验直接使用FE模型；

    • 一般情况下，三种模型的选择上有区别，但结论上一般区别不会太大。

  • 3、操作

    本例子的数据格式如下：

    研究4个X对于GDP的影响，并且需要标识出面板数据，分别将地区和日期放入对应的‘个体ID’和‘时间’框中。

  • 4、SPSSAU输出结果

    SPSSAU共输出3类表格，分别是检验汇总表格，面板模型结果汇总表格，模型中间过程结果表格。

  • 5、文字分析

    面板模型涉及3个模型分别是混合POOL模型、固定效应FE模型和随机效应RE模型，首先进行模型检验，便于找出最优模型，从上表可知：F 检验呈现出5%水平的显著性F (8,86)=0.000,p =0.000 <0.05，意味着相对POOL模型而言，FE模型更优。BP检验呈现出5%水平的显著性χ2 (1)=155.600,p =0.000< 0.05，意味着相对POOL模型而言，RE模型更优。Hausman检验呈现出5%水平的显著性χ2 (4)=71.995,p =0.000< 0.05，意味着相对RE模型而言，FE模型更优。综合上述分析，SPSSAU建议最终以FE模型作为最终结果。

    最终检验显示以FE模型结果为准。从表格中可以看出：针对X1(城乡居民年末储蓄存款)而言，其呈现出0.01水平的显著性(t =11.880,p =0.000 <0.01)，并且回归系数值为0.967>0，说明X1(城乡居民年末储蓄存款)对GDP会产生显著的正向影响关系。

    针对X2(年末常住人口)而言，其并没有呈现出显著性(t =1.623,p =0.108>0.05)，因而说明X2(年末常住人口)对GDP不会产生影响关系。

    针对X3(城镇化率)而言，其呈现出0.01水平的显著性(t =-4.073,p =0.000 <0.01)，并且回归系数值为-1.076<0，说明X3(城镇化率)对GDP会产生显著的负向影响关系。

    针对X4(教育支出)而言，其并没有呈现出显著性(t =1.461,p =0.148>0.05)，因而说明X4(教育支出)对GDP不会产生影响关系。

  • 6、剖析

    涉及以下几个关键点，分别如下：

    • 一般情况下，三种模型的选择上有区别，但结论上一般区别不会太大；

    • 面板数据时，如果数据值过大，一般会取对数处理。

    • 除了F检验，BP检验和经典的Hausman检验（豪斯曼检验）外，可能还有其它检验，但SPSSAU暂未提供。

    • 如果是经济类数据，多数情况下FE模型更优，因而很多研究直接默认不检验直接使用FE模型；

疑难解惑

  • 出现质量异常？

  • 如果提示质量异常，通常是由于数据格式不对，请检查是否按照正确的面板数据格式规范数据。也或者说变量之间有着高度的共线性（相关系数大于0.9），也或者缺失数据过多导致有效样本太少等原因。建议分别使用相关分析检验数据的相关关系情况，使用描述分析检验有效样本量情况。

项 可能原因 检查或解决办法
0 通用问题(相关系数接近1或0,样本量过少) 按通用问题对应的解决办法
1 数据格式不对 查看数据格式例子
  • 上传到SPSSAU的数据显示为NULL?

  • 比如股票代码为“000112”，有可能会被当成文字因而处理成NULL值，建议在EXCEL里面此类本身是数字但显示成文字的数据强制转换成数字。比如“2018年1月1日”这样的日期会被当成文字处理成NULL值，建议在EXCEL里面使用比如year、month函数提取出有效的年月数据后再上传到SPSSAU中。具体可参考上传数据页面说明: https://www.spssau.com/helps/basics/uploaddatas.html

  • 先做相关分析后再做面板模型。

  • 一般情况下，可以做相关分析研究自变量X与因变量Y之间的相关关系，便于了解数据之间的相关关系情况。有时也可分别筛选出各个不同时间点（比如不同年份）数据，分别做多次相关分析。

  • 模型算法情况？

  • SPSSAU20.0提供的的个体固定和个体随机效应模型，当前版本暂未提供时间固定或时间随机效应模型。

  • 时间固定和双向固定什么意思？

  • 通常情况下，面板模型仅考虑个体固定模型（SPSSAU默认提供的FE模型）。如果说希望考虑时间效应，可选中‘时间固定’复选框。针对时间固定效应的检验上，建议可先使用‘计量研究’->‘OLS回归’，将时间作为虚拟哑变量纳入模型中，如果时间项基本均呈现出显著性，说明可以考虑时间效应。反之如果时间项基本没有呈现出显著性，那么可不考虑时间效应（面板模型分析时，绝大多数情况下均不应该考虑时间效应）。

  • 如果说需要同时考虑时间效应和个体效应，那么可选中‘双向固定’复选框。

  • SPSSAU面板模型中的robust法？

  • SPSSAU进行面板模型时，robust参数复选框，默认为‘稳健聚类robust法’，该方法可在一定程度上处理异方差问题。

  • SPSSAU进行面板模型提示‘数据格式不对’？

  • 如果使用SPSSAU中出现数据格式不对的提示，可查看研究方法数据格式说明，请点击查看。

  • 面板数据提示‘数据格式不对’如何检查？

  • 如果出现‘数据格式不对’的提示，建议可使用通用方法模块中的’分类汇总’功能进行查看，操作类似如下：

  • 面板数据的格式上，1个id在1个年份上，肯定只会有1个数字。如果发现结果中某个id在某年上出现数字大于1，那么数据格式肯定不正确，建议修正后再次查看。更多数据格式可点击查看。

  • 面板模型时R 方值小于0？

  • 从数据原理上，面板模型的R 方值可小于0，通常情况下面板模型对R 方值关注较低，建议忽略即可。

  • 面板模型时希望输出各id项的回归系数？

  • SPSSAU进行面板模型分析时，如果希望输出各个id项的回归系数，此时需要使用LSDV法得到，具体操作如下说明：

  • 1、将id项作哑变量处理，比如有100个id项，即得到100个哑变量；

  • 2、将任意1个哑变量(通常是第1个)作为参照项，余下99个哑变量放入模型中；

  • 3、参照项的回归系数=0-其余99个回归系数之和；

  • 4、查看POOL模型里面的结果，即得到具体id项的回归系数信息等。 更多关于哑变量说明，可点击查看。

  • 面板模型Hausman检验原理?

  • 在进行Hausman检验时，其自由度为X个数，但当某X无法计算出标准误时，此时该项则不计入自由度中，此算法于2022.11.24号进行升级。

  • 面板模型时如果R 方出现为负数时的处理?

  • 在面板模型时，原理上R 方可以为负数，当出现时影响作用关系的数据依旧可使用，但R 方值无意义建议此时忽略该指标即可。

  • SPSSAU进行面板模型时输出面板单位根检验LLC和IPS？

  • 如果选中‘LLC检验和IPS’检验，则SPSSAU会进行面板单位根检验，默认仅针对被解释变量进行，当然也可针对被解释变量和解释变量均进行面板单位根检验。另系统会进行自动判断，如果是平衡面板数据则会输出LLC检验和IPS检验两项，如果是非平衡面板数据此时只会输出IPS检验。通常情况下IPS检验的适用范围更广泛尤其对异质性较强的数据时，并且IPS检验适用于平衡和非平衡面板数据，以及LLC检验对于长面板数据可能更适合以及其只针对平衡面板数据。