動态面闆數據模型,是指通過在靜态面闆數據模型中引入滞後被解釋變量以反映動态滞後效應的模型。這種模型的特殊性在于被解釋變量的動态滞後項與随機誤差組成部分中的個體效應相關,從而造成估計的内生性。
相對于隻具有一個時點的橫截面數據模型,面闆數據包含了更多時間維度的數據,從而可以利用更多的信息來分析所研究問題的動态關系;而時間序列模型,其數據往往是由個體數據加總産生的,在實際計量分析中,在研究其動态調整行為時,由于個體差異被忽略,其估計結果有可能是有偏的,而面闆數據模型能夠通過截距項,捕捉到數據的動态調整過程中的個體差異,有效地減少了由于數據加總所産生的偏誤;同時,面闆數據同時具有時間和截面空間的兩個維度,從而分享了橫截面數據和時間序列數據的優點,另外,由于具有更多的觀察值,其推斷的可靠性也有所增加。
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