Mô hình phân tích số liệu mảng - thực hiện trên phần mềm Stata (kỳ 2)

Bài viết trình bày về số liệu mảng, tầm quan trọng và các đặc trưng ưu việt của nó trong việc phân tích và dự báo kinh tế. Bài viết cũng trình bày hai mô hình cơ bản và các phương pháp ước lượng để phân tích số liệu mảng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Mô hình phân tích số liệu mảng - thực hiện trên phần mềm Stata (kỳ 2)TAÏP CHÍ KHOA HOÏC ÑAÏI HOÏC SAØI GOØN Soá 25 - Thaùng 12/2014 MÔ HÌNH PHÂN TÍCH SỐ LIỆU MẢNG - THỰC HIỆN TRÊN PHẦN MỀM STATA (KỲ 2) PHAN TẤT HIỂN(*) LÊ KHẮC PHONG(**) PHAN HUY BẰNG(***)TÓM TẮT Trong bài báo này chúng tôi trình bày về số liệu mảng, tầm quan trọng và các đặctrưng ưu việt của nó trong việc phân tích và dự báo kinh tế. Chúng tôi cũng trình bày haimô hình cơ bản và các phương pháp ước lượng để phân tích số liệu mảng. Cuối cùngchúng tôi trình bày các kiểm định cho số liệu và mô hình đã trình bày ở trên. Từ khóa: số liệu mảng, mô hình tác động ngẫu nhiên, mô hình tác động cố định, StataABSTRACTS In this paper we present the Panel data, and the importance of its unique adVantagesin Vietnam economic analysis and forecasting. We also present two basic models andestimation methods to analyze array data. Finally we present the testing for data andmodel presented above. Keywords: panel data, random effects models, fixed effects models, Stata3. MÔ HÌNH TÁC ĐỘNG CỐ ĐỊNH VÀ được ci với sai số ngẫu nhiên uit mà xemƯỚC LƯỢNG(*)(**)(***) xét nó như một thành phần của mô hình có Phần này sẽ xem xét mô hình tác động thể ước lượng được, và do đó chúng ta sẽcố định, dùng để giải quyết các bài toán làm việc với mô hình có dạng (5.1)trong đó yếu tố không quan sát được có Chúng ta sẽ xem xét các giả thiết củadạng ci và có tương quan với biến giải mô hìnhthích trong mô hình. Giả thiết FE1. E (uit | X i , ci )  0 với 3.1. Mô hình – các giả thiết mọi t = 1,.., T. Viết lại mô hình tác động cá thể Giả thiết FE2: rank(E(X’X)) = k yit  1   2 X 2it  ..   k X kit  ci  uit Giả thiết FE3: var(uit | X it )   u , 2thành dạng như cov(ui, uj) = 0 với i ≠ jsau: yit  1  2 X 2it  ..  k X kit  ci  uit 3.2. Các phương pháp ước lượng mô(5.1) hình tác động cố định Mô hình tác động cố định chủ trương Có nhiều phương pháp để ước lượngkhông gộp thành phần không quan sát mô hình này, trong khuôn khổ của bài báo chúng tôi xin được giới thiệu hai phương(*) ThS, Trường Đại học Sài Gòn pháp sau:(**) ThS, Trường Đại học Vinh Phương pháp ước lượng nội bộ (within(***) ThS, Trường Cao đẳng nghề Công nghệ caoĐồng An, Bình Dương estimator) 115 Ý tưởng của phương pháp này là ước saulượng các hệ số dựa trên quan sát về sự  y1t  1  c1   2 X 21t  ..   k X k1t  u1tthay đổi trong nội bộ mỗi cá thể. Phương  .... (5.5)pháp này được thực hiện như sau :  y    c   X  ..   X  u  nt 1 n 2 2 nt k knt nt Từ mô hình (5.1), lấy trung bình cho mỗi (5.5) cho thấy rằng chúng ta có thể ướccá thể dọc theo thời gian, ta có : lượng các ci bằng cách sử dụng biến giả yi  1  2 X 2i  ..  k X ki  ci  ui (5.2) như sau : Từ (5.1) và (5.2) ta dni = 1 nếu n =i, dni = 0 nếu n  icó : Khi đó (5.5) có thể viết gọn lại dướiyit  yi  2 ( X 2it  X 2i )  ..  k ( X kit  X ki )  (uit  ui ) (5.3) dạng : Phương pháp OLS gộp áp dụng cho mô yit  1  c1d1i  ..  cndni  2 X 2it  ..  k X kit  uit (5.6)hình (5.3) được gọi là phương pháp ước Phương pháp ước lượng với biến giả làlượng nội bộ. phương pháp OLS gộp cho bài toán Từ (5.2) ta thấy rằng ci có thể được (5.6).Để tránh hiện tượng đa cộng tuyếnước lượng theo công thức hoàn hảo trong mô hình (5.5), Stata sẽ tựsau ci  yi  ˆ2 X 2i  ..  ˆk X ki (5.4) động bỏ bớt một biến giả. Thực hiện trên STATA Kết quả ước lượng với số liệu trong Lệnh khai báo số liệu : xtset id time pa ...