横截面数据

更新时间:2024-05-21 14:14

计量经济学专用名词。横截面数据是在同一时间,不同统计单位相同统计指标组成的数据列。

相较区别

时序数据相比较,其区别在于数据的排列标准不同,时序数据是按时间顺序排列的,横截面数据是按照统计单位排列的。因此,横截面数据不要求统计对象及其范围相同,但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。与时间数据完全一样,横截面数据的统计口径和计算方法(包括价值量的计算方法)也应当是可比的。

例如,为了研究某一行业各个企业的产出与投入的关系,我们需要关于同一时间截面上各个企业的产出Q和劳动L、资本投入K的横截面数据。这些数据的统计对象显然是不同的,因为是不同企业的数据。但是关于产出Q和投入L、K的解释、统计口径和计算方法仍然要求相同,即本企业的Q、L、K在统计上要求可比。

分析的要点

在分析横截面数据时,应主要注意两个问题:

一是异方差问题,由于数据是在某一时期对个体或地域的样本的采集,不同个体或地域本身就存在差异;

二是数据的一致性,主要包括变量的样本容量是否一致、样本的取样时期是否一致、数据的统计标准是否一致。

异方差性的检验

对异方差的检验大多集中于线性模型情形,检验方法很多。主要的检验异方差性的方法有:图示检验法、等级相关系数检验法、戈里瑟检验(Glejser Test)、巴特列特检验、布鲁奇-培根检验(The Breusch-Pagan Test)、戈德菲尔德-匡特检验(The Goldfeld-Quandt Test)、沃特检验(Wald Test)、拉格朗日乘数检验、似然比检验、怀特大样本检验等。这些检验方法在性能上各有优劣,互为补充,在具体操作时宜结合使用,相互验证,不应单凭个别检验结论做出歧视性或排他性的断言。

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