多水平面板数据模型的估计理论及模拟研究

将面板数据模型和多水平模型结合起来,提出了多水平面板数据模型。通过分析该模型的方差协方差结构,采用迭代广义最小二乘法和限制迭代广义最小二乘法,导出模型的参数估计,并通过模拟数据进行了比较分析。结果认为:与多水平模型和面板数据模型相比,该模型能更好地拟合具有层次结构的面板数据。

多水平模型及静态面板数据模型的比较研究

对两水平模型与静态面板数据模型进行对比分析:多水平模型主要用于分析具有层次结构的统计数据,面板数据模型是针对面板数据而提出的一种应用广泛的计量经济模型。面板数据可以看成是具有截面水平与时间水平的两层数据,两水平模型也能对面板数据进行分析,在一定条件下具有一定的相似性。因此,提出多水平的静态面板数据模型,为分析具有多个层次结构的面板数据提供分析工具。

控制单水平研究中的多水平误差:基于设计的方法

由于取样设计的原因,多水平数据结构不仅存在于多水平研究,也广泛存在于单水平研究,需要在单水平分析中控制多水平误差。此时使用多层线性模型发挥不了优势,反而因模型的复杂性带来麻烦。基于设计的方法相对更简单、高效和稳健,更契合含多水平误差的单水平研究情境。在详细介绍基于设计的方法及其优势后,利用数据实例展示基于设计的方法在单水平研究中控制多水平误差的效果,并为应用研究者提供方法选用建议。