计量经济面板数据模型及EVIEWs软件的实现
面板数据模型 计量经济学 EVIEWS建模课件
⑶当使用一个Pool序列名时，EViews认为将 准备使用Pool序列中的所有序列。EViews会自动 循环查找所有截面识别名称，并用识别名称来替 代“？”。然后会按指令使用这些替代后的名称 了。Pool序列必须通过Pool对象来定义，因为如 果没有截面识别名称，占位符“？”就没有意义。
使用基本名和截面识别名称组合命名。截面 识别名称可以放在序列名中的任意位置，只要保 持一致即可。例如:GDP_JPN,GDP_USA,GDP_UK等; 其中“GDP”作为序列的基本名。
⑴通过View/Cross-Section Identifiers或选 择工具条的Define按钮，可以显示Pool中的截面成 员识别名称，并可以对其进行编辑。
⑵通过sheet按钮定义一组序列名, 序列名是 由基本名和所有截面识别名构成的。在Pool中的关 键是序列命名： 各序列名的命名规则可以使用基 本名和“？”占位符构成，其中“？”代表截面识 别名。如序列名为GDPJPN，GDPUSA，GDPUK，相应 的Pool序列命名时就要输入GDP?。如果序列名为 JPNGDP，USAGDP，UKGDP，则为 ?GDP。
⑴通过确定工作文件样本来指定堆积数据表中 要包含哪些时间序列观测值。
⑵打开Pool，选择View/Spreadsheet(stacked data)，EViews会要求输入序列名列表，可以输入 普 通 序 列 名 或 Pool 序 列 名 。 如 果 是 已 有 序 列 ， EViews 会 显 示 序 列 数 据 ； 如 果 这 个 序 列 不 存 在 ， EViews会使用已说明的Pool序列的截面成员识别名 称建立新序列或序列组。
⒉ 堆积数据 选择View/Spreadsheet(stacked data)， EViews会要求输入序列名列表。
EViews统计分析在计量经济学中的应用EViews概述
5/7/2023
EViews统计分析在计量经济学中的应用
2
2
EViews历史
EViews是由Quantitative Micro Software 〔QMS〕公司开发的，专门从事数据分析、回归 分析和预测的工具。EViews结合了电子表格和 相关的数据库技术以及传统统计软件分析功能， 并且使用了单击图形用户界面。EViews特点是 对于时间序列数据有较强的分析能力，另外在 预测分析、科学数据分析与评价、金融分析、 经济预测、销售预测和本钱分析等领域应用非 常广泛。
5/7/2023
EViews统计分析在计量经济学中的应用
22 22
图形操作
将图形插入文献中：Eviews可以将图形插入到 Word文档中。首先将图形翻开，然后点击 Eviews主画面顶部主按钮Edit/Copy/click弹出 对话框。选择〞Copy to clipboard〞，点击 OK，然后在Word文档中指指定位置粘贴即可。
EViews统计分析在计量经 济学中的应用EViews概述
1
：EViews简介
o 实验目的：熟悉和掌握Eviews在一元线性回 归模型中的应用。
o 实验数据：2019年中国各地区城市居民人均 年消费支出〔CS〕和可支配收入〔INC〕 〔相关数据在文件夹“书中资料/第3章〞〕 。
o 实验原理：普通最小二乘法(OLS) o 实验预习知识：普通最小二乘法、t检验、
可翻开下拉式菜单〔或再下
一级菜单，如果有的话〕，
点击某个选项电脑就执行对 应的操作响应〔File，Edit的 编辑功能与Word, Excel中的 相应功能相似〕
图1-1 EViews主窗口界面
5/7/2023
计量经济模型建立和检验eviews操作技巧
1 做散点图 Quick/Graph 输入两个变量点击OK 选择Scatter做拟合优度图输出结果窗口点击Resids2 检验相关性从主菜单选择 Quick/Group Statistics/Correlations之后会弹出个对话框，在对话框选择你的目标序列如 y x1 x2 x3 输出结果如表格所示Y X1 X2Y 1.000000 0.964428 0.776150X1 0.964428 1.000000 0.754522X2 0.776150 0.754522 1.000000[size=+0][size=+0]3 [size=+0]F检验[size=+0][size=+0]ESS的自由度是k-1，RSS的自由度是n－k，其中n是样本容量，k是变量个数；[size=+0] 检验回归方程的F值与F(K-1，n-k)在显著性水平下（通常取0.05）的大小；[size=+0]若 F>F(K-1，K-n)则认为回归方程显著4 自相关（Residual test）[size=+0][size=+0] 残差散点图法可通过excel作图（从eviews resid中复制数据） [size=+0]如主要点分布在一三象限，说明存在正相关；如主要分布在二四象限，说明存在负相关。
[size=+0] [size=+0]解决办法：广义差分法 1）对原模型进行回归，求出如其等于0.6 2）生成新序列，即Genr y1=y-(1-0.6)/2*y(-1) Genr x1=x-(1-0.6)/2*x(-1) （-1）表示滞后一期 3）对新数列进行回归柯克兰内-奥长特两段法点击 quick/ estimate equation 在分析输出窗口中输入Y C X AR(1)5 [size=+0][size=+0]异方差性[size=+0]怀特法：在输出结果窗口点击view/residual tests/heter text 若TR的平方大于，则认为存在异方差，q为解释变量的个数。
eviews计量经济学实验报告
eviews计量经济学实验报告EViews计量经济学实验报告引言计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它运用数学、统计学和计量学的方法来分析经济现象。
EViews是一个常用的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于学术研究和实际经济分析中。
本实验报告将利用EViews软件进行计量经济学实验，以探讨经济现象并得出相关结论。
实验目的本实验旨在利用EViews软件对某一经济现象进行实证分析，通过建立相应的计量经济模型，对经济现象进行量化分析，并得出相关结论。
实验步骤1. 数据收集：首先，我们需要收集与所研究经济现象相关的数据，包括时间序列数据和横截面数据等。
这些数据可以来自于官方统计机构、学术研究机构或者自行收集整理。
2. 数据预处理：接下来，我们需要对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据的质量和完整性。
3. 模型建立：在数据预处理完成后，我们可以利用EViews软件建立计量经济模型，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等，以探讨经济现象的内在规律和影响因素。
4. 模型估计：建立模型后，我们需要对模型进行参数估计，得到模型的具体参数估计值，并进行显著性检验和模型拟合度检验，以验证模型的可靠性和有效性。
5. 结果分析：最后，我们将对模型估计结果进行分析，得出与经济现象相关的结论，并对实证分析结果进行解释和讨论。
实验结论通过以上实验步骤，我们得出了关于某一经济现象的实证分析结果，并得出了相关的结论。
这些结论对于理解经济现象的内在规律和制定经济政策具有重要的参考价值。
总结EViews计量经济学实验报告通过利用EViews软件进行实证分析，对经济现象进行了深入探讨，并得出了相关结论。
这些结论对于经济学研究和实际经济分析具有重要的理论和实践意义，为我们深入理解经济现象和推动经济发展提供了重要的参考依据。
EViews软件的应用为我们提供了一个强大的工具，帮助我们更好地理解和分析经济现象，为经济学领域的研究和实践提供了重要的支持和帮助。
计量经济学eviews报告
计量经济学eviews报告在经济学研究中，计量经济学是一个重要的分支领域，它利用数理统计和经济理论方法，对经济现象进行定量分析和预测。
而在进行计量经济学研究时，经济学家们通常会使用eviews软件来进行数据处理和分析。
本报告将对eviews软件在计量经济学研究中的应用进行介绍和分析。
首先，eviews软件作为一款专业的计量经济学软件，具有强大的数据处理和分析功能。
它可以对各种类型的经济数据进行处理，包括时间序列数据、截面数据和面板数据等。
同时，eviews还提供了丰富的统计分析工具，如回归分析、时间序列分析、方差分析等，可以帮助经济学家们快速准确地进行数据分析和模型建立。
其次，eviews软件在计量经济学研究中的应用非常广泛。
在实证研究中，经济学家们通常会使用eviews来进行数据的导入和清洗，然后进行相关的计量分析。
例如，他们可以利用eviews进行回归分析，来探讨不同经济变量之间的关系；也可以利用eviews进行时间序列分析，来预测未来的经济走势。
总之，eviews为经济学家们提供了一个强大的工具，帮助他们更好地进行计量经济学研究。
另外，eviews软件还具有友好的用户界面和丰富的图表展示功能，使得经济学家们可以直观地呈现研究结果。
他们可以通过eviews生成各种统计图表，如散点图、折线图、柱状图等，直观地展示数据之间的关系和变化趋势。
这些图表不仅可以帮助经济学家们更好地理解数据，还可以用于学术论文和研究报告的展示。
总之，eviews软件在计量经济学研究中发挥着重要的作用，它为经济学家们提供了强大的数据处理和分析工具，帮助他们更好地进行实证研究。
未来，随着计量经济学研究的深入发展，相信eviews软件将会继续发挥重要作用，为经济学研究提供更多的便利和支持。
计量学教程及eviews实现__面板数据模型的分析50页PPT
计量学教程及eviews实现__面板数据 模型的分析
•ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后面。
•
7、心急吃不了热汤圆。
•
8、你可以很有个性，但某些时候请收 敛。
•
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 。
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
计量经济学eviews操作步骤
计量经济学eviews操作步骤嘿，朋友们！今天咱就来聊聊计量经济学 eviews 的操作步骤。
这玩意儿啊，就像是打开经济学奥秘大门的一把钥匙呢！
首先，你得把 eviews 这个软件给装上吧。
就跟你要出门得先穿好鞋一样，这可是基础中的基础呀。
装好了之后，打开软件，那界面就展现在你眼前啦。
就好像进入了一个神秘的数字世界。
接下来，你得把你要用的数据给弄进去呀。
这就好比做饭得先有食材呀，没数据你可玩不转呢。
把数据整整齐齐地放进去，就跟给它们排好队似的。
然后呢，就是各种分析啦。
什么回归分析呀，什么统计检验呀。
这就像给数据做各种体检，看看它们是不是健康，有没有啥问题。
你得仔细盯着那些结果，就像医生看检查报告一样认真。
比如说回归分析吧，你得选好自变量和因变量，就像给它们配对似的。
然后看着软件给你算出一堆数字和图表，你得能看懂呀，这可需要点本事呢。
还有啊，统计检验也很重要呢。
就像给数据做质量检测，看看合不合格。
要是不合格，那你就得重新琢磨琢磨啦。
在操作的过程中，可别马虎呀！就跟走路一样，一步一步都得走稳了。
要是不小心弄错了，那可就麻烦啦。
哎呀，这计量经济学 eviews 操作步骤其实说起来也不难，但就是得细心、耐心。
你想想，要是你盖房子，那每一块砖不都得放好呀，这eviews 操作也是一样的道理。
总之呢，多练习，多琢磨，你肯定能掌握好这门技术。
到时候，你
就能在经济学的世界里畅游啦，就像鱼儿在大海里自由自在地游一样！加油吧，朋友们！相信你们一定可以的！。
EVIEWS软件在建立经济计量模型过程中的实证分析
关系， 由经济理论分析已知， 收入是影响消费的主要因 素， 最终消费支出 ｙ 与国内生产总值 ｘ 之间存在密切的关 系， 消费支出随国内生产总值的增加而增加。散点图如下 图所示。
６００００
４００００
２００００
０ ０ ２００００ ４００００ ６００００ ８００００ １０００００
从 ｘ 与 ｙ 的散点图可以看出， 最终消费支出与国内生 产总值之间存在线性关系。因此可设定最终消费支出与 国内生产总值的关系为：
ｂ０＞０， ０＜ｂ１＜１ 其中， ｙｔ 为我国最终消费 （ 亿 元 ） ； ｘｔ 为 国 内 生 产 总 值 （ 亿元） 。变量采用年度数据， 样本期为 １９７８￣２００５ 年。这 里 ｂ１ 为边际消费倾向， 表示国内生产总值每增加 １ 亿元 时， 最终消费支出所增加的数量。ｕｔ 为随机误差项， 即除了 国内生产总值之外 ， 影 响 最 终 消 费 支 出 的 其 他 次 要 的 、随 机的因素。 （ 三） 相关数据收集 １９９１￣２００５ 年 的 中 国 最 终 消 费 支 出 与 国 内 生 产 总 值 来源于《２００６ 年中国统计年鉴》（ 见下表） 。
三、模型的求解
（ 一） 参数估计方法介绍 ＥＶＩＥＷＳ 软件是目前广泛使用的经济计量软件之一。 软件功能很强， 能够处理一时间序列为主的多种类型数 据 ， 进 行 包 括 描 述 统 计 、回 归 分 析 、传 统 时 间 序 列 分 析 等
以及建立条件异方差、向量自回归等复杂的计量经济模 型。我们利用 ＥＶＩＥＷＳ 软件， 采用最小二乘法进行参数估 计。
－ ２５８．４３００ ０．３２７８８８
Ｓｔｄ． Ｅｒｒｏｒ ｔ－ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ６８３．３８９８ ２．３３９５５２ ０．００９２２１ ６０．１４４１０ Ｍｅａｎ ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｒ Ｓ．Ｄ． ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｒ Ａｋａｉｋｅ ｉｎｆｏ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ Ｓｃｈｗａｒｚ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ Ｆ－ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ Ｐｒｏｂ（Ｆ－ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ）
计量学教程及eviews实现面板数据模型的分析
二、一般面板数据模型介绍
符 号 介 绍 ： yit — — 因 变 量 在 横 截 面 i 和 时 间 t 上 的 数 值 ；
x
j it
——第 j 个解释变量在横截面 i 和时间 t 上的数值；
假设：有 K 个解释变量，即 j 1,2,, K ；
有 N 个横截面，即i 1,2,, N ；
时间指标 t 1,2,,T 。
ˆ
2 ˆ w
s 2 ( X P D X ) 1
s2
ˆ
2 ˆ
i
s2 T
X iˆ ˆw X i
其中 是对误差项方差的估计量：
( y it ˆ i x it ˆ w ) 2
s2 i t
NT ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱN K
注意：在对误差项方差的估计量中，分母（NT-N-K）反映了整个
模型的自由度。有了这些方差的估计量，就可以用传统的t-统计量 对估计系数的显著性进行检验。同时，还可以运用下列F-统计量对
;
(7
)
2
E
(
2 i
),
i
。
给定这些假设，随机效应面板数据模型也可同样写为：
其中
(In
i )
y=X β +μ
， α 的 向 量 形 式 与 以 前 相 同 。
是 Kronecker 乘法 符 号。
例 2 Kronecker 乘 法 ：
I2
i 21
i
21
0
0 i 21
例 3 前 面 的 矩 阵 D 也 可 用 Kronecker 乘 法 表 示 ： D I N iT 1
记第 i 个横截面的数据为
yi1
yi
yi2
面板数据eviews应用
高效稳定
03
Eviews在处理大规模数据集时表现出高效稳定的性能，能够快
速得出分析结果。
Eviews软件应用领域
经济学
Eviews在经济学领域的应用非常 广泛，主要用于实证研究和政策 分析，如劳动经济学、发展经济 学等。
金融学
Eviews在金融学领域的应用主要 涉及时间序列分析和回归分析， 如股票价格分析、风险管理等。
感谢您的观看
THANKS
社会学
Eviews在社会学领域的应用主要 涉及面板数据分析，如人口统计 学、社会调查等。
02 面板数据基础知识
面板数据定义
面板数据
面板数据也称为时间序列数据，它同时包含了横截面和时间序列两个维度的信息，能够更全面地反映经济现象的 变化规律。
面板数据的特点
面板数据能够提供更丰富的信息，可以控制不可观测的异质性，并且能够更好地揭示经济现象的动态变化。
根据诊断结果对模型进行调整或优化，如添加或删除变 量、调整模型形式等。
对模型的残差进行自相关检验和异方差检验，以判断模 型的残差是否存在自相关或异方差问题。
对优化后的模型进行重新估计和检验，确保模型的质量 和稳定性。
04 面板数据Eviews应用实例
实例一：混合效应模型分析
总结词
混合效应模型是一种同时考虑固定效应和随机效应的模型，适用于面板数据。
面板数据类型
长面板
长面板是指样本数量相对较小，但每个样本的观测期较长。
短面板
短面板是指样本数量相对较大，但每个样本的观测期较短。
超长面板
超长面板是指样本数量和观测期都较长，通常用于研究长期经济 现象。
面板数据估计方法
固定效应模型
固定效应模型是一种常用的面板数据估计 方法，它通过控制不可观测的异质性来估
面板数据模型计量经济学EVIEWS建模课件
下载EViews安装程序后，按照提示进行安装，选择 合适的安装路径和组件。
03
安装完成后，需要配置EViews的环境变量和启动选 项。
EViews软件界面与操作
EViews的界面包括菜单栏、工具栏、工作区、状态栏等部分，用户可以通 过菜单栏选择需要的命令和功能。
工作区是用户进行数据分析和模型估计的主要区域，可以显示数据表格、 图形、方程等。
固定效应模型
在固定效应模型中，个体固定效应被包括在内，这意 味着模型将考虑每个个体特有的不随时间变化的特征 对因变量的影响。在EViews中，可以通过在`xtreg`命 令后加上`fe`来指定固定效应模型。解读固定效应模型 的估计结果时，应注意观察固定效应的系数和显著性 水平，以了解不同个体的固定效应对因变量的影响程 度和显著性。
提高估计精度
相对于单一时间序列或横截面数据模型，面板数据模型能够利用更多的信息，提高估计 的精度。
面板数据模型在经济学研究中的挑战与展望
数据质量和可获得性
高质量的面板数据是进行面板数据分 析的前提，但获取高质量的面板数据 存在一定的难度。
动态面板数据分析
模型选择和设定
在应用面板数据模型时，需要合理选 择和设定模型，以避免模型误设导致 的估计偏误。
社会学研究 面板数据模型在社会学研究中用 于分析社会现象和趋势，如人口 变化、教育发展、犯罪率等。
医学研究 面板数据模型在医学研究中用于 分析疾病发病率、流行趋势、治 疗效果等，为医学研究和公共卫 生政策提供依据。
02
EViews软件介绍
EViews软件概述
EViews是一款专门用于计量经济学和时 间序列分析的软件，提供了一系列强大 的统计分析工具和图形化界面，方便用 户进行数据分析和模型估计。
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业计量经济学论文(EViews分析)导言计量经济学是一门研究经济现象及其相互关系的学科，通过运用统计学方法和经济学理论，对经济数据进行分析和解释。
在本篇论文中，我们将运用EViews软件进行计量经济分析，以探讨某一经济问题的核心要素和关系。
第一部分：数据收集与描述性统计在这一部分中，我们将介绍数据的来源和收集方法，并进行描述性统计分析，以便了解数据的基本特征。
数据来源和收集方法我们收集了关于某国家的宏观经济数据，包括国内生产总值(GDP)、物价指数、失业率、人口数量等。
这些数据可以通过政府统计局、国际组织或经济学研究机构的报告来获取。
描述性统计分析在这一部分，我们将计算各个变量的平均值、标准差、最小值、最大值和偏度等统计指标，并绘制相应的直方图和散点图，以便对数据的分布和相关关系有更直观的了解。
第二部分：计量经济模型的建立与估计在这一部分中，我们将构建计量经济模型，并通过使用EViews软件进行参数估计，以分析各个变量之间的关系。
模型的建立根据我们对经济问题的研究目标和数据的特点，我们选择了某一计量经济模型，以解释变量Y与自变量X1、X2之间的关系。
在模型中，我们还考虑了可能的误差项。
参数估计使用EViews软件，我们可以通过最小二乘法对模型进行参数估计。
这将帮助我们确定各个变量的系数估计值，并评估其统计显著性。
模型诊断在参数估计后，我们将进行模型的诊断检验，以评估模型的拟合优度和误差项的符合性。
通过观察残差图和假设检验等方法，我们可以确定模型是否符合计量经济学的基本假设。
第三部分：计量经济模型的解释与预测在这一部分中，我们将解释计量经济模型的估计结果，并利用该模型进行未来情景的预测。
模型解释通过对模型中各个变量的系数估计进行解释，我们可以理解自变量与因变量之间的经济关系，并得出相应的经济学解释。
模型预测利用模型的参数估计结果和最新的经济数据，我们可以进行未来情景的预测。
eviews实验报告
eviews实验报告EViews实验报告引言：EViews是一种广泛应用于经济学和金融学领域的计量经济学软件，它提供了一套强大的数据分析和建模工具。
本实验报告将通过一个实际案例，展示EViews 在经济数据分析中的应用。
数据收集与导入：首先，我们需要收集与我们研究主题相关的数据。
在本实验中，我们将以中国GDP和失业率数据为例。
我们可以通过EViews的数据导入功能将这些数据导入到软件中。
这样，我们就可以在EViews中对这些数据进行分析。
数据描述与可视化：在导入数据后，我们可以使用EViews的数据描述和可视化功能来了解数据的基本特征。
我们可以查看数据的统计摘要，包括均值、标准差、最小值和最大值等。
此外，我们还可以通过绘制折线图、散点图和直方图等图表来更好地理解数据的分布和趋势。
时间序列分析：EViews在时间序列分析方面具有强大的功能。
我们可以使用EViews中的自回归移动平均模型（ARMA）来对时间序列数据进行建模和预测。
通过对中国GDP数据进行ARMA建模，我们可以获得一个模型，该模型可以用来预测未来的GDP值。
面板数据分析：除了时间序列分析，EViews还支持面板数据分析。
面板数据是一种同时包含多个个体和多个时间点观测的数据类型。
通过EViews的面板数据分析功能，我们可以对个体和时间的固定效应进行建模和分析。
例如，我们可以使用面板数据分析功能来研究不同城市之间的失业率差异，并探索与失业率相关的因素。
计量经济模型估计：EViews还提供了一系列计量经济模型的估计方法，包括最小二乘法、广义矩估计和极大似然估计等。
我们可以使用这些方法来估计经济模型的参数。
例如，我们可以使用EViews的OLS（Ordinary Least Squares）方法来估计一个简单的线性回归模型，以研究GDP与失业率之间的关系。
假设检验与模型诊断：在进行计量经济分析时，假设检验和模型诊断是非常重要的步骤。
EViews提供了一系列假设检验和模型诊断的工具。
面板数据理论与应用eviews
ABCD
数据清洗与整理
EViews提供了数据清洗和整理工具，帮助用户 处理缺失值、异常值等问题。
图表制作
EViews提供了丰富的图表类型和工具，用户可 以轻松制作各种图表和图形。
EViews软件的进阶应用
高级统计分析
06 面板数据研究的挑战与展 望
面板数据研究的挑战
数据获取与处理
面板数据涉及到大量的个体和时间序列数据，数据的获取、清洗和整理需要耗费大量时 间和精力。
模型选择与设定
面板数据模型的选择和设定需要根据研究目的和研究问题来决定，需要考虑个体、时间 和其他相关因素对数据的影响。
异方差性和自相关问题
面板数据可能存在异方差性和自相关问题，这会影响模型的估计和推断，需要采取适当 的处理方法。
感谢您的观看
THANKS
面板数据的回归分析
总结词
回归分析是面板数据中常用的分析方法，用于研究解释变量与被解释变量之间的数量关系。
详细描述
通过设定合适的回归模型（如固定效应模型、随机效应模型等），分析解释变量对被解释变量的影响 程度和方向，并可进行模型的诊断和检验。
面板数据的单位根检验
总结词
单位根检验是检验面板数据平稳性的重 要方法，用于判断是否存在单位根，即 是否存在时间趋势。
面板数据理论与应用 EViews
目录
CONTENTS
• 面板数据理论概述 • EViews软件介绍 • 面板数据分析方法 • 面板数据模型的应用 • EViews在面板数据分析中的应用 • 面板数据研究的挑战与展望
01 面板数据理论概述
面板数据的定义与特点
EVIEWS软件在建立经济计量模型过程中的实证分析
EVIEWS软件在建立经济计量模型过程中的实证分析经济计量模型是经济学领域中一种重要的探究方法，用于探究经济变量之间的干系和进行猜测分析。
EVIEWS软件作为专门用于经济计量模型建立和实证分析的工具，已经得到广泛的应用。
本文将探讨EVIEWS软件在经济计量模型建立过程中的实证分析方法和应用。
在使用EVIEWS软件进行经济计量模型建立之前，起首需要收集相关的经济数据。
这些数据可以是宏观经济数据，如国内生产总值、通货膨胀率等，也可以是微观经济数据，如企业销售额、消费者支出等。
EVIEWS软件支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV等，用户可以便利地将收集到的数据导入到软件中进行分析。
在数据导入之后，可以使用EVIEWS软件进行数据的预处理和描述统计分析。
EVIEWS提供了丰富的数据处理功能，可以对数据进行缺失值处理、异常值处理、数据转换等操作。
此外，EVIEWS还可以对数据进行描述统计分析，包括数据的平均值、标准差、相干系数等统计量的计算。
这些操作和分析可以援助探究者更好地了解数据的特征和分布状况，为后续模型建立和实证分析提供参考。
接下来，EVIEWS软件可以用于建立经济计量模型。
经济计量模型可以分为线性模型和非线性模型两种。
对于线性模型，EVIEWS提供了OLS（最小二乘法）预估方法和最大似然预估方法，用户可以依据详尽状况选择使用。
对于非线性模型，EVIEWS提供了一些常用的非线性预估方法，如GARCH模型、ARMA模型等。
通过选择适当的模型和预估方法，并进行模型拟合和评估，可以得到经济计量模型的参数预估和拟合效果。
在建立经济计量模型之后，EVIEWS软件还可以进行模型的实证分析。
实证分析主要包括对模型的拟合效果和稳健性检验。
拟合效果可以通过残差分析和模型诊断进行评估。
EVIEWS 提供了丰富的模型诊断功能，用户可以对模型的残差序列进行白噪声检验、异方差性检验、序列相关性检验等。
稳健性检验可以通过引入其他变量或改变模型形式来验证模型结果的稳健性。
计量经济分析方法与建模》第二版课件-EViews软件基础
使EViews工作区窗口回到活动状态。
9
主菜单
• 紧接着标题栏下面是主菜单。移动光标至主菜单
然后点击鼠标左按钮，它会出现一个下拉菜单，在这 个下拉菜单中可以单击选择显现项。
10
命令窗口
• 菜单栏下面是命令窗口。把EViews命令输入该窗口，
按回车键即执行该命令。该窗口支持WINDOWS下的剪切 和粘贴功能，因此可以在命令窗口、其他的EViews文本窗 口及其它的WINDOWS窗口之间转换文本。可把光标放在 命令窗口的最底端，按着鼠标按钮上下拖拽来改变命令窗 口的大小。
列对象，C代表系数向量，RESID代表最近一次预测后的残差。
24
2. 工作文件范围
为了改变工作文件的范围区间，可选择Procs/Change workfile Range 然后输入新的起始日期和终止日期。也可通过双击工作 文件目录中的Range来改变工作文件范围。
3. 显示限制
当工作文件中包含很多对象时，工作文件窗口就会显得很 乱。可以用显示限制（Filter）来限制窗口中所显示的对象。 对象类型和对象名称可作为限制条件。
28
1. 对象中的数据
不同对象包含着多种不同的信息，比如说序列对象、 矩阵对象、向量对象等主要包含数值方面的信息；方 程对象和系统对象包含方程或系统的完整的信息，除 了包含用来做估计的数据外，还包含估计的结果的信 息；图对象和表对象包含数值的、文本的和格式的信 息。
29
2. 对象视图(View)
14
§A.1.4 寻求帮助
• 一、操作手册
• 二、帮助系统 • EViews的帮助系统中包含了EViews的大部分内容。
若 想 进 入 EViews 帮 助 系 统 ， 只 需 进 入 主 菜 单 并 选 择 Help。
面板数据模型Eviews实现
面板数据含有横截面、时期和变量三维信息，利用 面板数据模型可以构造和检验比以往单独使用横截面数 据或时间序列数据更为真实的行为方程，可以进行更加 深入的分析。正是基于实际经济分析的需要，作为非经 典计量经济学问题，同时利用横截面和时间序列数据的 模型已经成为近年来计量经济学理论方法的重要发展之 一。
对于截面成员较多，时期较少的“宽而短”的侧重截 面分析的数据，一般通过具有面板结构的工作文件 （Panel workfile）进行分析。利用面板结构的工作文件 可以实现变截距Panel Data模型以及动态Panel Data模型 的估计。
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10.1.1 含有Pool对象的工作文件
Pool对象在EViews中扮演着两种角色。首先，Pool对 象中包含了一系列的标识名。这些标识名描述了工作文件 中的面板数据的数据结构。在这个角色中，Pool对象在管 理和处理面板数据上的功能与组对象有些相似。其次，利 用Pool对象中的过程可以实现对各种Panel Data模型的估 计及对估计结果的检验和处理。在这个角色中，Pool对象 与方程对象有些相似
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10.1 Pool对象
EViews对Panel Data模型的估计是通过含有Pool对象 的工作文件和具有面板结构的工作文件来实现的。
处理面板数据的EViews对象称为Pool。通过Pool对象 可以实现对各种变截距、变系数时间序列模型的估计，但 Pool对象侧重分析“窄而长”的数据，即截面成员较少， 而时期较长的侧重时间序列分析的数据。
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4. 观察或编辑Pool定义 要显示Pool中的截面成员识别名称，单击工具条的 Define按钮，或选择View/Cross-Section Identifiers。如果需 要，也可以对识别名称列进行编辑。
计量学教程及eviews实现__面板数据模型的分析共50页
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面板数据模型的分析及Eviews实现一、面板数据和模型概述在经济学研究和实际应用中，我们经常需要同时分析和比较横截面观察值和时间序列观察值结合起来的数据，即：数据集中的变量同时含有横截面和时间序列的信息。
这种数据被称为面板数据(panel data)，它与我们以前分析过的纯粹的横截面数据和时间序列数据有着不同的特点。
简单地讲，面板数据因同时含有时间序列数据和截面数据，所以其统计质既带有时间序列的性质，又包含一定的横截面特点。
因而，以往采用的计量模型和估计方法就需要有所调整。
例1 表1中展示的数据就是一个面板数据的例子。
其他类似的例子还有：历次人口普查中有关不同年龄段的受教育状况；同行业不同公司在不同时间节点上的产值等。
这里，不同的年龄段和公司代表不同的截面，而不同时间节点数据反映了数据的时间序列性。
研究和分析面板数据的模型被称为面板数据模型（panel data model）。
它的变量取值都带有时间序列和横截面的两重性。
一般的线性模型只单独处理横截面数据或时间序列数据，而不能同时分析和对比它们。
面板数据模型，相对于一般的线性回归模型，其长处在于它既考虑到了横截面数据存在的共性，又能分析模型中横截面因素的个体特殊效应。
当然，我们也可以将横截面数据简单地堆积起来用回归模型来处理，但这样做就丧失了分析个体特殊效应的机会。
二、一般面板数据模型介绍 符号介绍：ity ——因变量在横截面i 和时间t 上的数值；j it x ——第j 个解释变量在横截面i 和时间t 上的数值；假设：有K 个解释变量，即K j ,,2,1 =；有N 个横截面，即N i ,,2,1 =； 时间指标T t ,,2,1 =。
记第i 个横截面的数据为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=iT i i i y y y y21； ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=K iT iT iT Ki i i K i i i i x x x x x x x x x X 212221212111；⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=iT i i i μμμμ 21 其中对应的i μ是横截面i 和时间t 时随机误差项。
再记⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=N y y y y 21； ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=N X X X X 21； ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=N μμμμ 21； ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=K ββββ 21 这样，y 是一个1⨯⋅T N 的向量；X 是一个K T N ⨯⋅的矩阵；而μ是一个1⨯⋅T N 的向量。
针对这样的数据，有以下以矩阵形式表达的面板数据模型：μβ+=X y （1） 方程（1）代表一个最基本的面板数据模型。
基于对系数β和随机误差项μ的不同假设，从这个基本模型可以衍生出各种不同的面板数据模型。
最简单的模型就是忽略数据中每个横截面个体所可能有的特殊效应，如假设),0(~2σμiid ，而简单地将模型视为横截面数据堆积的模型。
但是由于面板数据中含有横截面数据，有时需要考虑个体可能存在的特殊效应及对模型估计方法的影响。
例如在不同个体误差项存在不同分布的情况下，OLS 估计量虽然是一致的，但不再是有效估计量，因此往往需要采用GLS 。
一般为了分析每个个体的特殊效应，对随机误差项it μ的设定是it i it εαμ+= （2）其中i α代表个体的特殊效应，它反映了不同个体之间的差别。
最常见的两种面板数据模型是建立在i α的不同假设基础之上。
一种假设假定i α是固定的常数，这种模型被称为固定效应模型（fixed effect model ），另一种假设假定i α不是固定的，而是随机的，这种模型被称为随机效应模型（random effect model ）。
三、检验的方法Greene （1997）介绍了两种检验方法。
一种是由Breush 和Pagan （1980）提出的拉格朗日检验法（LM test ）。
另一种是Hausman （1978）提出的Hausman 检验方法（Hausman test ），Hausman 检验量其实是一种Wald 检验法（Wald test ）。
这两种方法均可以用于验面板数据模型的设定应该是固定效应还是随机效应。
面板数据模型数据估计的Eviews 实现1.LM test 的基本步骤：第一，建立原假设和备择假设：:);0],[(0:2120≠≠==αασεεσH s t Cov H is it 或者 第二，检验统计量及其分布)1(~1ˆˆ)1(22222χμμ⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-⎪⎭⎫⎝⎛-=∑∑∑∑i t it i t it T NT LM (34)其中it μˆ为OLS 的误差项。
2. Hausman testHausman 检验的前提是如果模型包含随机效应，它应与解释变量相关。
因此在原假设H 0：随机效应与解释变量不相关的假定下，内部估计量（对虚拟变量模型）和GLS 得出的估计量均是一致的，但是内部估计量不是有效的；在备择假设H 1：随机效应与解释变量相关的假定下，GLS 不再是一致的，而内部估计量仍是一致的。
因此在原假设下，w βˆ与GLSβˆ之间的绝对值差距应该不大，而且应该随样本的增加而缩小，并渐进趋近于0。
而在备择假设下，这一点不成立。
Hausman 利用这个统计特点建立了以下检验统计量： )ˆˆ()ˆˆ(1GLSw GLS w W βββββ-∑'-=- （35） 注意：这里的β∑与前面提到的Σ有所不同，这里β∑表示β的两种估计量协方差矩阵之差（Hausman 的一个基本结论就是有效估计量和其与非有效估计量之差（即：)ˆˆ(G LS w ββ-）的协方差等于0，所以GLS w GLS w βββββˆvar ˆvar )ˆˆvar(-=-=∑）， 即：GLSw βββˆvar ˆvar -=∑ （36） Hausman 统计量即Wald 统计量渐进服从自由度为K 的2χ分布：)(2K W dχ−→− （37）(1)建立合并数据库（pool）对象首先建立工作文件。
再打开工作文件的基础上，点击主功能菜单上Objects键，选NEW Object打开NEW Object对话框。
在Type of Object选择区选择Pool，单击OK，从而打开合并数据库窗口，在窗口输入不同省份标识，如下图：（2）定义序列名并输入数据在新建的合并数据库窗口的工具栏点击sheet键，打开Series List窗口，定义时间序列变量CONSUME?和INCOME?从而打开合并数据库窗口，输入数据。
如下图:（3）估计模型在POOl窗口的工具栏中点击Estimate,打开Pooled Estimate窗口，如图.单机OK得到结果。
Dependent Variable: CONSUME?Method: Pooled Least SquaresDate: 12/19/11 Time: 22:08Dependent Variable: CONSUME?Method: Pooled Least SquaresDate: 12/19/11 Time: 22:25Sample: 1995 1999Included observations: 5Cross-sections included: 7Total pool (balanced) observations: 35Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -2770.357 870.7418 -3.181606 0.0037INCOME? 0.928671 0.054586 17.01307 0.0000若单机VIEW下的representation得到回归的代数表达式：Estimation Command:=====================LS(CX=F,B) CONSUME? INCOME?Estimation Equations:=====================CONSUMESH = C(3) + C(1) + C(2)*INCOMESH CONSUMEJS = C(4) + C(1) + C(2)*INCOMEJS CONSUMEZJ = C(5) + C(1) + C(2)*INCOMEZJCONSUMEAH = C(6) + C(1) + C(2)*INCOMEAHCONSUMEJX = C(7) + C(1) + C(2)*INCOMEJXCONSUMEFJ = C(8) + C(1) + C(2)*INCOMEFJCONSUMESD = C(9) + C(1) + C(2)*INCOMESDSubstituted Coefficients:=====================CONSUMESH = -4080.545176 - 2770.356834 + 0.9286710261*INCOMESH CONSUMEJS = -652.7150962 - 2770.356834 + 0.9286710261*INCOMEJS CONSUMEZJ = -605.7216353 - 2770.356834 + 0.9286710261*INCOMEZJ CONSUMEAH = 1666.304521 - 2770.356834 + 0.9286710261*INCOMEAH CONSUMEJX = 1756.290577 - 2770.356834 + 0.9286710261*INCOMEJX CONSUMEFJ = 420.2914429 - 2770.356834 + 0.9286710261*INCOMEFJ CONSUMESD = 1496.095366 - 2770.356834 + 0.9286710261*INCOMESD。