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經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)據(jù)分析方法
經(jīng)濟(jì)學(xué)是研究人類經(jīng)濟(jì)活動的規(guī)律即價(jià)值的創(chuàng)造、轉(zhuǎn)化、實(shí)現(xiàn)的規(guī)律——經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律的理論，分為政治經(jīng)濟(jì)學(xué)與科學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)兩大類型。小編整理的經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)據(jù)的分析方法，供參考！
一、面板數(shù)據(jù)
面板數(shù)據(jù)：其有時(shí)間序列和截面兩個(gè)維度，當(dāng)這類數(shù)據(jù)按兩個(gè)維度排列時(shí)，是排在一個(gè)平面上，與只有一個(gè)維度的數(shù)據(jù)排在一條線上有著明顯的不同，整個(gè)表格像是一個(gè)面板,所以把panel data譯作“面板數(shù)據(jù)”。但是,如果從其內(nèi)在含義上講,把panel data譯為“時(shí)間序列—截面數(shù)據(jù)” 更能揭示這類數(shù)據(jù)的本質(zhì)上的特點(diǎn)。也有譯作“平行數(shù)據(jù)”或“TS-CS數(shù)據(jù)（Time Series - Cross Section）”。
線性面板線性面板數(shù)據(jù)里面各種估計(jì)量的關(guān)系，每個(gè)箭頭都是可以證明的，感興趣的可以自己證明：
二、離散選擇模型和受限因變量模型
在實(shí)證微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析當(dāng)中，我們常常會碰到這樣一類計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，其中的因變量或者是定性的，或者是取值范圍受到限制。在這兩種情形下，必須要使用特殊的方法才能對這類計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行有效分析，才能獲得其中參數(shù)的一致估計(jì)。
當(dāng)因變量是定性的時(shí)候，某些場合我們可以給它賦予諸如LL,,,2,1,0n等數(shù)值。但是，前提必須是有意義的。在實(shí)證微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析當(dāng)中，我們常常會碰到這樣一類計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，其中的因變量或者是定性的，或者是取值范圍受到限制。在這兩種情形下，必須要使用特殊的方法才能對這類計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行有效分析，才能獲得其中參數(shù)的一致估計(jì)。當(dāng)因變量是定性的時(shí)候，某些場合我們可以給它賦予諸如0,1，...,n...等數(shù)值。但是，前提必須是有意義的。二元選擇模型的特點(diǎn)就是其因變量僅有二個(gè)結(jié)果。
三、靜態(tài)面板數(shù)據(jù)
我們一般所說的靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，是指解釋變量中不包含被解釋變量的滯后項(xiàng)（通常為一階滯后項(xiàng)）的情形。但嚴(yán)格地講，隨機(jī)干擾項(xiàng)服從某種序列相關(guān)的模型，如AR(1)，AR(2)，MA(1)等，也不是靜態(tài)模型。動態(tài)和靜態(tài)模型在處理方法上往往有較大的差異。用靜態(tài)面板數(shù)據(jù)建立的模型通常有三種，即混合模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。
四、動態(tài)面板數(shù)據(jù)
動態(tài)面板數(shù)據(jù)是研究現(xiàn)象動態(tài)行為的一種重要方式，在一個(gè)模型中添加動態(tài)因素，是對方程理解上的一個(gè)變化。在方程中添加滯后變量即右邊變量的整個(gè)歷史，所以所觀測的任何影響都以這個(gè)歷史為條件。假如在面板數(shù)據(jù)模型右端加入滯后因變量的話，則模型變?yōu)閯討B(tài)面板數(shù)據(jù)模型。
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