課程:時間序列與橫斷面資料的共用(操作手冊)
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政 治 大 學 財 政 學 系<br />
黃 智 聰 教 授<br />
課 程 : 時 間 序 列 與 橫 斷 面 資 料 的 共 用 ( 操 作 手 冊 )<br />
一 、 固 定 效 果 模 型 (dummy variable model)<br />
本 例 為 探 討 投 資 受 哪 些 因 素 影 響 。 首 先 , 下 載 INVESTMENT DATA 的 LIMDEP、<br />
PROJECT, 並 開 啟 之 。<br />
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政 治 大 學 財 政 學 系<br />
黃 智 聰 教 授<br />
變 數 介 紹 :INV 代 表 投 資 ;V 代 表 該 公 司 的 股 票 市 值 / 預 期 未 來 收 益 ;K 代 表 公<br />
司 的 資 本 額 / 存 量 ;T 則 是 時 間 。<br />
按 「MODEL」;「LINEAR MODELS」;「REGRESSION」。<br />
輸 入 應 變 數 Y=INV; 自 變 數 X=ONE、V、K、T。 並 點 選 「OPTIONS」。<br />
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政 治 大 學 財 政 學 系<br />
黃 智 聰 教 授<br />
點 「PANEL DATA MODEL」; 勾 選 「STRATIFY USING VARIABLE」, 後 面<br />
選 「ID」;MODEL TYPE 選 「FIXED EFFECTS」。 按 下 RUN。<br />
結 果 如 下 :<br />
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政 治 大 學 財 政 學 系<br />
黃 智 聰 教 授<br />
欲 知 截 距 項 α ,<br />
i<br />
故 從 OUTPUT 的 網 頁 把 指 令 式 REGRESS;Lhs=INV;Rhs=ONE,V,K,T;Panel;Str=ID;Fixed$<br />
反 白 拖 曳 到 「inv[1]」 的 視 窗 , 在 式 子 最 後 加 入 「;output=2」, 此 時 指 令 變 為<br />
REGRESS;Lhs=INV;Rhs=ONE,V,K,T;Panel;Str=ID;Fixed;output=2$。 並 將 指 令 反 白 按 下<br />
「GO」。<br />
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政 治 大 學 財 政 學 系<br />
黃 智 聰 教 授<br />
結 果 如 下 。 上 表 是 OLS( 可 省 略 不 看 ); 下 表 為 FIXED-EFFECTS。 惟 注 意 的 是<br />
故 從 「TEST STATISTICS」 可 知 :<br />
第 一 式 代 表 Y=α<br />
0<br />
+ e<br />
第 二 式 代 表 Y= α + i<br />
e<br />
第 三 式 代 表 Y= β<br />
1X1it<br />
+ β2X<br />
2it<br />
第 四 式 代 表 Y=α i<br />
+ β 1<br />
X1<br />
it<br />
+ β2X<br />
2it<br />
(FIXED-EFFECT)<br />
舉 例 而 言 , 若 將 式 (3) 和 (4) 一 併 看 , 可 知 是 否 應 跑 固 定 效 果 模 型 。 由 於 兩 式<br />
只 差 一 個 截 距 項 α<br />
i<br />
,<br />
H0=α 0<br />
= α1<br />
= α3<br />
= ... = αn<br />
H1=α0<br />
≠ α1<br />
≠ α3<br />
≠ ... ≠ αn<br />
若 接 受 H0, 即 式 (3); 若 拒 絕 H0, 即 式 (4), 代 表 應 跑 固 定 效 果 模 型 。<br />
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政 治 大 學 財 政 學 系<br />
黃 智 聰 教 授<br />
TWO WAY<br />
當 該 變 數 的 特 質 效 果 隨 公 司 特 質 以 及 年 份 不 同 ( 時 間 效 果 ) 而 不 同 時 , 使 用 TWO<br />
WAY。 此 時 Yit=A i +B 1 X 1it +B 2 X 2it +e it<br />
同 樣 的 , 首 先 按 下 按 「MODEL」;「LINEAR MODELS」;「REGRESSION」<br />
輸 入 應 變 數 Y=INV; 自 變 數 X=ONE、V、K。 並 點 選 「OPTIONS」<br />
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政 治 大 學 財 政 學 系<br />
黃 智 聰 教 授<br />
點 「PANEL DATA MODEL」; 勾 選 「STRATIFY USING VARIABLE」, 後 面<br />
選 「ID」;MODEL TYPE 選 「FIXED EFFECTS」。 點 選 「SETTINGS」。<br />
勾 選 「use two-way effects model. Time variable」, 後 面 輸 入 「T」。 按 下 OK,<br />
按 下 RUN。<br />
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政 治 大 學 財 政 學 系<br />
黃 智 聰 教 授<br />
結 果 如 下 :<br />
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政 治 大 學 財 政 學 系<br />
黃 智 聰 教 授<br />
二 、 隨 機 效 果 模 型<br />
接 下 來 介 紹 隨 機 效 果 模 型 。<br />
若 是 從 母 體 中 隨 機 的 抽 出 N 個 樣 本 , 則 截 距 項 是 隨 機 變 數 . β β +<br />
β 1<br />
it<br />
= 1<br />
μ i<br />
是 代 表 母 體 平 均 截 距 ( population mean intercept) 的 未 知 參 數 , 而 μi 是 說 明<br />
公 司 行 為 中 個 別 差 異 之 無 法 觀 察 到 的 隨 機 誤 差 。 我 們 假 設 μi 互 相 獨 立 且 和 eit<br />
互 為 獨 立 。<br />
首 先 , 按 「MODEL」;「LINEAR MODELS」;「REGRESSION」。<br />
輸 入 應 變 數 Y=INV; 自 變 數 X=ONE、V、K、T。 並 點 選 「OPTIONS」。<br />
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政 治 大 學 財 政 學 系<br />
黃 智 聰 教 授<br />
點 「PANEL DATA MODEL」; 勾 選 「STRATIFY USING VARIABLE」, 後 面<br />
選 「ID」;MODEL TYPE 選 「FIXED AND RANDOM EFFECTS 」<br />
結 果 如 下 。 表 一 為 OLS; 表 二 為 固 定 效 果 模 型 : 表 三 為 隨 機 效 果 模 型 ( 下 圖 即<br />
為 表 三 )。 α = CONSTANT 的 係 數 =58.6444。<br />
重 點 是 看 Lagrange Multipier test vs model =1162.541 以 下 三 行 ,<br />
代 表 P 值 要 很 小 (P