Eviews面板数据之随机效应模型
Eviews面板数据之随机效应模型
随机效应模型的估计原理说明与豪斯曼检验在面板数据的计量分析中,如果解释变量对被解释变量的效应不随个体和时间变化,并且解释被解释变量的信息不够完整,即解释变量中不包含一些影响被解释变量的不可观测的确定性因素,可以将模型设定为固定效应模型,采用反映个体特征或时间特征的虚拟变量(即知随个体变化或只随时间变化)或者分解模型的截距项来描述这些缺失的确定性信息。
但是,固定效应模型也存在一定的不足。
例如固定效应模型模型中包含许多虚拟变量时,减少了模型估计的自由度;实际应用中,固定效应模型的随机误差项难以满足模型的基本假设,易于导致参数的非有效估计。
更为重要的是,它只考虑了不完整的确定性信息对被解释变量的效应,而未包含不可观测的随机信息的效应。
为了弥补这一不足,Maddala(1971)将混合数据回归的随机误差项分解为截面随机误差分量、时间随机误差分量和个体时间随机误差分量三部分,讨论如下随机效应模型或双分量误差分解模型(1):12Kit k kit i t it k y x u v w ββ==++++∑ (1)2~(0,)i u u N σ表示个体随机误差分量; 2~(0,)t v v N σ表示时间随机误差分量;2~(0,)it w w N σ表示个体时间(或混合)随机误差分量。
如果模型(1)中只存在截面随机误差分量i u 而不存在时间随机误差分量t v ,则称为个体随机效应模型,否则称为个体时间小于模型。
或者称为但分了误差分解模型。
下面来介绍这两种模型:1.个体随机效应模型当利用面板数据研究拥有拥有充分多个体的总体经济特征时,若利用总体数据的固定效应模型就会损失巨大的自由度,使得个体截距项的估计不具有有效性。
这时,可以在总体中随机抽取N 个样本,利用这N 个样本的个体随机效应模型:12Kit k kit i itk y x u w ββ==+++∑ (2)推断总体的经济规律。
其中,个体随机误差项i u 是属于第i 个个体的随机干扰分量,并在整个时间范围(t=1,2,…,T)保持不变,其反映了不随时间变化的不可观测随机信息的效应。
Eviews面板数据之随机效应模型
随机效应模型的估计原理说明与豪斯曼检验在面板数据的计量分析中,如果解释变量对被解释变量的效应不随个体和时间变化,并且解释被解释变量的信息不够完整,即解释变量中不包含一些影响被解释变量的不可观测的确定性因素,可以将模型设定为固定效应模型,采用反映个体特征或时间特征的虚拟变量(即知随个体变化或只随时间变化)或者分解模型的截距项来描述这些缺失的确定性信息。
但是,固定效应模型也存在一定的不足。
例如固定效应模型模型中包含许多虚拟变量时,减少了模型估计的自由度;实际应用中,固定效应模型的随机误差项难以满足模型的基本假设,易于导致参数的非有效估计。
更为重要的是,它只考虑了不完整的确定性信息对被解释变量的效应,而未包含不可观测的随机信息的效应。
为了弥补这一不足,Maddala(1971)将混合数据回归的随机误差项分解为截面随机误差分量、时间随机误差分量和个体时间随机误差分量三部分,讨论如下随机效应模型或双分量误差分解模型(1):12Kit k kit i t it k y x u v w ββ==++++∑ (1)2~(0,)i u u N σ表示个体随机误差分量; 2~(0,)t v v N σ表示时间随机误差分量;2~(0,)it w w N σ表示个体时间(或混合)随机误差分量。
如果模型(1)中只存在截面随机误差分量i u 而不存在时间随机误差分量t v ,则称为个体随机效应模型,否则称为个体时间小于模型。
或者称为但分了误差分解模型。
下面来介绍这两种模型:1.个体随机效应模型当利用面板数据研究拥有拥有充分多个体的总体经济特征时,若利用总体数据的固定效应模型就会损失巨大的自由度,使得个体截距项的估计不具有有效性。
这时,可以在总体中随机抽取N 个样本,利用这N 个样本的个体随机效应模型:12Kit k kit i itk y x u w ββ==+++∑ (2)推断总体的经济规律。
其中,个体随机误差项i u 是属于第i 个个体的随机干扰分量,并在整个时间范围(t=1,2,…,T)保持不变,其反映了不随时间变化的不可观测随机信息的效应。
EVIEWS面板数据分析操作教程及实例
除此项 外均支 持协整
16
表10.8 Johansen面板协整检验结果
(选择序列有确定性趋势而协整方程只有截距的情况)
支
原假设
Fisher联合迹统计 Fisher联合-max统计
量(p值)
量(p值)
持 协
整
0个协整向量
133.4 (0.0000)*
128.7 (0.0000)*
至少1个协整向量 65.74 (0.2266)
yi m xi β i* ui
由于自变量前 系数不变,所 以自变量填写
在此处
◎POOL/ESTIMATE如右 窗口 点确定结果请点 结果
说明 软件给出的固定影响分为: 一 总体均值 二 个体对总体的偏离
31
记下:自 由度为N (T-1)-K
记下 S2
32
附注:包含时期个体恒量的固定影响变截距模型
F1=((S2-S1)/8)/(S1 /85) = 3.29 F2=((S3-S1)/12)/(S1 /85) = 25.73 界到相点利应,用的k1函和临数k界2是值@自为qf由:di度st(。d,k在1,k给2)定得5%到的F分显布著的性临水界平值下,(d其=0中.9d5),是临得 F2(12, 85) = 1.87 F1(8, 85) =2.049 H1。由因于此,F2例>11.807.5,的所模以型拒应绝采H用2;变又系由数于的形F1式>2。.049,所以也拒绝28
10
思路一:变量之间是非同阶单整 :序列变换
◎变量之间是非同阶单整的指即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳,
此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。
◎对序列进行差分或取对数使之变成同阶序列
若变换序列后均为平稳序列可用变换后的序列直接进行回归
详细的EVIEWS面板数据分析操作
详细的EVIEWS面板数据分析操作引言EVIEWS是一款专业的经济统计软件,广泛应用于经济学和金融领域的数据分析和建模。
EVIEWS提供了丰富的面板数据分析功能,可以帮助用户进行面板数据的处理、描述统计、回归分析等操作。
本文将详细介绍EVIEWS中面板数据分析的操作流程和常用功能。
EVIEWS面板数据的导入首先,我们需要将面板数据导入到EVIEWS中进行分析。
EVIEWS支持多种数据格式的导入,包括Excel、CSV、数据库等。
在导入面板数据时,需要保证数据具有正确的格式,例如面板数据应包含个体(cross-sectional)和时间(time-series)的维度,且面板数据的变量应按照一定的顺序排列。
在导入面板数据后,我们可以利用EVIEWS提供的数据操作命令对数据进行处理和调整。
例如,可以通过group命令将数据按照个体或时间进行分组,通过sort命令对数据进行排序,以便后续的面板数据分析。
面板数据的描述统计分析在面板数据导入并处理完毕后,我们可以进行面板数据的描述统计分析。
EVIEWS提供了丰富的统计功能,可以计算面板数据的平均值、标准差、相关系数等指标。
下面介绍几个常用的描述统计功能:1.summary命令:该命令可以计算面板数据每个变量的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标,并输出到EVIEWS的结果窗口中。
2.correlation命令:该命令可以计算面板数据各变量之间的相关系数矩阵,并输出到结果窗口中。
3.tabulate命令:该命令可以对面板数据进行交叉分组统计,例如计算变量A在变量B的每个取值下的频数和比例。
通过对面板数据进行描述统计分析,可以初步了解数据的分布特征和变量间的关系,为后续的面板数据分析提供基础。
面板数据的回归分析除了描述统计分析,EVIEWS还提供了面板数据的回归分析功能。
通过面板数据回归分析,可以探究变量间的因果关系和影响程度。
下面介绍两个常用的回归分析命令:1.panel least squares(PLS)命令:该命令可以进行面板数据的最小二乘回归分析。
Eviews数据统计与分析教程12章-面板数据(Panel-Data)模型
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入 (2)非堆积数据
在非堆积数据中,给定的截面数据和变量是放在一起的,但 同其他的截面成员和变量的数据是分开的。每一个截面成员 的观测值被放在一纵列中,每一列是截面成员不同时期的样 本观测值。 非堆积数据形式的导入方法与第三章所介绍的数据导入方法 相同。
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
1.Pool对象的建立
在Pool对象的编辑窗口中输入截面成员的标识名称,例如做 中国省际面板数据分析时,选取中部五省份为截面成员,即 湖南、湖北、河南、江西和安徽,分布用字母HN,HB,HE, JX,AH表示。这些截面成员各名称之间可用空格隔开,也 可以通过回车键进行换行,即每一个名称占一行。需注意的 是,截面成员的标识名称的设定需简单,便于操作。通常可 以在截面成员标识名称前加下划线“_”。如下图所示。
EViews统计分析基础教程
三、Pool对象模型估计
通过Pool对象可以对固定影响、随机影响变截距模型和固定 影响变系数模型进行估计。常用的方法有最小二乘估计法、 加权最小二乘法等。
EViews统计分析基础教程
三、Pool对象模型估计
在EViews操作中,单击Pool对象工具栏中的“Estimate”或者 选择“Proc”|“Estimate”选项,将弹出下图所示的对话框。
EViews统计分析基础教程
第12章 面板数据(Panel Data)模型
重点内容: • Pool对象的建立 • Pool对象数据分析 • Pool对象模型估计
EViews统计分析基础教程
一、Panel Data模型原理
面板数据模型的基本形式是
Eviews面板数据之随机效应模型
随机效应模型的估计原理说明与豪斯曼检验在面板数据的计量分析中,如果解释变量对被解释变量的效应不随个体和时间变化,并且解释被解释变量的信息不够完整,即解释变量中不包含一些影响被解释变量的不可观测的确定性因素,可以将模型设定为固定效应模型,采用反映个体特征或时间特征的虚拟变量(即知随个体变化或只随时间变化)或者分解模型的截距项来描述这些缺失的确定性信息。
但是,固定效应模型也存在一定的不足。
例如固定效应模型模型中包含许多虚拟变量时,减少了模型估计的自由度;实际应用中,固定效应模型的随机误差项难以满足模型的基本假设,易于导致参数的非有效估计。
更为重要的是,它只考虑了不完整的确定性信息对被解释变量的效应,而未包含不可观测的随机信息的效应。
为了弥补这一不足,Maddal a (1971)将混合数据回归的随机误差项分解为截面随机误差分量、时间随机误差分量和个体时间随机误差分量三部分,讨论如下随机效应模型或双分量误差分解模型(1):12Kit k kit i t it k y x u v w ββ==++++∑ (1)2~(0,)i u u N σ表示个体随机误差分量; 2~(0,)t v v N σ表示时间随机误差分量; 2~(0,)it w w N σ表示个体时间(或混合)随机误差分量。
如果模型(1)中只存在截面随机误差分量i u 而不存在时间随机误差分量t v ,则称为个体随机效应模型,否则称为个体时间小于模型。
或者称为但分了误差分解模型。
下面来介绍这两种模型: 1.个体随机效应模型 当利用面板数据研究拥有拥有充分多个体的总体经济特征时,若利用总体数据的固定效应模型就会损失巨大的自由度,使得个体截距项的估计不具有有效性。
这时,可以在总体中随机抽取N 个样本,利用这N 个样本的个体随机效应模型:12Kit k kit i itk y x u w ββ==+++∑(2)推断总体的经济规律。
eviews处理面板数据操作步骤(特别好)
Start date 1935 End date 1954 OK Objects/New Object : Type of Object pool OK Cross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _US
View/Spreadsheet View:i? m? k?
3.Johansen面板协整检验
精选课件
13
协整检验操作
Pool序列的协整检验 ※在EViews中打开pool对象,选
择Views/ Cointegration Test…, 则显示协整检验的对话框。
图10.6 面板数据的协整检验的对话框
精选课件
14
Pedroni检验:
原假设:无协 整关系
此栏目下P值 均小于0.05 存在协整关系
8
例10.4中I?的一阶差分变量的所有方法的单位根检验结果:
所有P值均小于 0.05,说明平稳
各种方法的结果都拒绝原假设,所以可
以得出结论: I?是I(1)的。 精选课件
9
第三步 平稳性检验后分析路径选择
平稳性检验后若: 变量之间是非同阶单整 请点 思路一 序列变换 变量之间是同阶单整 请点 思路二 协整检验
应用eviews进行面板数据分析ppt课件
人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据,各有 15 个个体。
安徽 河北 江苏 内蒙古 山西 1996 1998 2000 2002
如果模型是正确设定的,解释变量与误差项不相关,即 Cov(Xit,it) = 0。那么无论是 N,还是 T,模型参数的混合最小二乘估计量(Pooled OLS)都是一致估计量。
以案例 1(file:5panel02)为例得到的混合模型估计结果如下:
经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
7000
6000
5000
4000
3000
2000 2000
4000
6000
IP_I 8000 10000 12000 14000
图6
图7
经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
panel 原指对一组固定调查对象的多次观测,近年来 panel data 已经成为 专业术语。
面 板 数 据 从 横 截 面 ( cross section ) 看 , 是 由 若 干 个 体 ( entity, unit, individual)在某一时点构成的截面观测值,从纵剖面(longitudinal section)看 每个个体都是一个时间序列。
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
eviews关于面板数据模型截距,系数,固定效应还是随机效应的选取得检验方法及具体事例
面板数据模型1.面板数据定义。
时间序列数据或截面数据都是一维数据。
例如时间序列数据是变量按时间得到的数据;截面数据是变量在截面空间上的数据。
面板数据(panel data)也称时间序列截面数据(time series and cross section data)或混合数据(pool data)。
面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。
面板数据示意图见图1。
面板数据从横截面(cross section)上看,是由若干个体(entity, unit, individual)在某一时刻构成的截面观测值,从纵剖面(longitudinal section)上看是一个时间序列。
面板数据用双下标变量表示。
例如y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, TN表示面板数据中含有N个个体。
T表示时间序列的最大长度。
若固定t不变,y i ., ( i = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量;若固定i不变,y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列(个体)。
图1 N=7,T=50的面板数据示意图例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。
固定在某一年份上,它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据;固定在某一省份上,它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。
面板数据由30个个体组成。
共有330个观测值。
对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说,如果从横截面上看,每个变量都有观测值,从纵剖面上看,每一期都有观测值,则称此面板数据为平衡面板数据(balanced panel data)。
若在面板数据中丢失若干个观测值,则称此面板数据为非平衡面板数据(unbalanced panel data)。
注意:EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。
eviews处理面板数据操作步骤
此栏目下P值均 两个小于0.05 存在协整关系 一个大于0.05, 不支持协整
15
表10.8 Kao检验和Pedroni检验结果 (滞后阶数由SIC准则确定)
检验方法 检验假设 统计量名 ADF Panel v-Statistic H0: = 1 Panel rho-Statistic H1 :(i = Panel PP-Statistic )< 1 Pedroni检 验 Panel ADF-Statistic 统计量值(P值) -6.787326(0.0000)* 2.099652(0.044)* -3.415758(0.0012)* -5.991403(0.0000)* -7.835311(0.0000)*
若均为1阶单整,直接全取差分或全取对数,进行回归分析
12
协整检验 说 明
原:不存在协整
面板数据的协整检验方法可以分为两大类,一类是建立在Engle and Granger二
步法检验基础上的面板协整检验,具体方法主要有Pedroni检验和Kao检验;另
一类是建立在Johansen协整检验基础上的面板协整检验。
23
中部地区模型的Hausman Test结果: P值大于 0.05,所 以接受原 假设:应 建立随机 效应模型
由(10.3.68)式构造的中部地区模型的Hausman Test
统计量(W) 是0.29,p值是0.59,接受原假设:随机影响模
型中个体影响与解释变量不相关, 结论: 可以将模型设定为随机模型。
第十章 第一步 录入数据
Panel Data模型
第二步 分析数据的平稳性(单位根检验)
第三步 平稳性检验后分析路径选择 第四步 协整检验`
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面板大数据之随机效应模型
随机效应模型的估计原理说明与豪斯曼检验在面板数据的计量分析中,如果解释变量对被解释变量的效应不随个体和时间变化,并且解释被解释变量的信息不够完整,即解释变量中不包含一些影响被解释变量的不可观测的确定性因素,可以将模型设定为固定效应模型,采用反映个体特征或时间特征的虚拟变量(即知随个体变化或只随时间变化)或者分解模型的截距项来描述这些缺失的确定性信息。
但是,固定效应模型也存在一定的不足。
例如固定效应模型模型中包含许多虚拟变量时,减少了模型估计的自由度;实际应用中,固定效应模型的随机误差项难以满足模型的基本假设,易于导致参数的非有效估计。
更为重要的是,它只考虑了不完整的确定性信息对被解释变量的效应,而未包含不可观测的随机信息的效应。
为了弥补这一不足,Maddala(1971)将混合数据回归的随机误差项分解为截面随机误差分量、时间随机误差分量和个体时间随机误差分量三部分,讨论如下随机效应模型或双分量误差分解模型(1):12Kit k kit i t it k y x u v w ββ==++++∑ (1)2~(0,)i u u N σ表示个体随机误差分量; 2~(0,)t v v N σ表示时间随机误差分量;2~(0,)it w w N σ表示个体时间(或混合)随机误差分量。
如果模型(1)中只存在截面随机误差分量i u 而不存在时间随机误差分量t v ,则称为个体随机效应模型,否则称为个体时间小于模型。
或者称为但分了误差分解模型。
下面来介绍这两种模型: 1.个体随机效应模型当利用面板数据研究拥有拥有充分多个体的总体经济特征时,若利用总体数据的固定效应模型就会损失巨大的自由度,使得个体截距项的估计不具有有效性。
这时,可以在总体中随机抽取N 个样本,利用这N 个样本的个体随机效应模型:12Kit k kit i itk y x u w ββ==+++∑ (2)推断总体的经济规律。
其中,个体随机误差项i u 是属于第i 个个体的随机干扰分量,并在整个时间范围(t=1,2,…,T )保持不变,其反映了不随时间变化的不可观测随机信息的效应。
Eviews面板数据之随机效应模型
随机效应模型的估计原理说明与豪斯曼检验在面板数据的计量分析中,如果解释变量对被解释变量的效应不随个体和时间变化,并且解释被解释变量的信息不够完整,即解释变量中不包含一些影响被解释变量的不可观测的确定性因素,可以将模型设定为固定效应模型,采用反映个体特征或时间特征的虚拟变量(即知随个体变化或只随时间变化)或者分解模型的截距项来描述这些缺失的确定性信息。
但是,固定效应模型也存在一定的不足。
例如固定效应模型模型中包含许多虚拟变量时,减少了模型估计的自由度;实际应用中,固定效应模型的随机误差项难以满足模型的基本假设,易于导致参数的非有效估计。
更为重要的是,它只考虑了不完整的确定性信息对被解释变量的效应,而未包含不可观测的随机信息的效应。
为了弥补这一不足,Maddala(1971)将混合数据回归的随机误差项分解为截面随机误差分量、时间随机误差分量和个体时间随机误差分量三部分,讨论如下随机效应模型或双分量误差分解模型(1):12Kit k kit i t it k y x u v w ββ==++++∑ (1)2~(0,)i u u N σ表示个体随机误差分量; 2~(0,)t v v N σ表示时间随机误差分量;2~(0,)it w w N σ表示个体时间(或混合)随机误差分量。
如果模型(1)中只存在截面随机误差分量i u 而不存在时间随机误差分量t v ,则称为个体随机效应模型,否则称为个体时间小于模型。
或者称为但分了误差分解模型。
下面来介绍这两种模型: 1.个体随机效应模型当利用面板数据研究拥有拥有充分多个体的总体经济特征时,若利用总体数据的固定效应模型就会损失巨大的自由度,使得个体截距项的估计不具有有效性。
这时,可以在总体中随机抽取N 个样本,利用这N 个样本的个体随机效应模型:12Kit k kit i itk y x u w ββ==+++∑ (2)推断总体的经济规律。
其中,个体随机误差项i u 是属于第i 个个体的随机干扰分量,并在整个时间范围(t=1,2,…,T )保持不变,其反映了不随时间变化的不可观测随机信息的效应。
基于eviews6的面板数据计量分析1
基于EViews 6的面板数据计量分析 对于面板数据,EViews 6 提供的估计方法有如下三种,最小二乘估计——LS - Least Squares (and AR)二阶段最小二乘估计——TSLS - Two-Stage Least Squares (and AR)动态面板数据模型的广义矩估计——GMM / DPD - Generalized Method ofMoments/Dynamic Panel Data第1节“LS - Least Squares (LS and AR)”估计如果选择最小二乘方法估计面板数据模型,在“Equation Estimation”窗口中,须依次设置“Specification”、“Panel Options”和“Options”页面。
1.1“Specification”页面在“Specification”页面中,完成模型设定和估计样本时间范围的选择。
1 在“Equation specification”编辑区,指定模型的被解释变量、截距项和解释变量;2 在“Sample”编辑区,指定估计样本时间的范围。
1.2“Panel Options”页面设置模型中不可观测的双(单)因素效应,即面板数据回归模型的选择。
点击“Panel Options”该页面包含三方面内容。
1 效应设置在“Effects specification”选择区,设定面板数据模型的个体效应和时间效应,可选择的选项有“None”、“Fixed”和“Random”,分别表示“无效应”、“固定效应”和“随机效应”。
如果选择了“Fixed”或“Random”,EViews在输出结果中自动添加一个共同常数,即截距项,以保证效应之和为零。
否则,截距项必要时,须在“Specification”页面的“Equation specification”编辑区设定模型截距项。
2 GLS加权设置“GLS Weights”可以在下拉框中选择如下选项之一。
面板数据中随机效应的基本原理
面板数据在经济学和其他社会科学研究中扮演着至关重要的角色。
在处理面板数据时,研究人员常常需要考虑到随机效应的存在。
随机效应是指在面板数据中,个体或实体之间存在一定的随机变化,而非固定不变的影响。
了解随机效应的基本原理对于正确分析面板数据,得出准确的结论具有重要意义。
1. 面板数据与随机效应的关系随机效应一般是存在于面板数据的纵向维度中。
在面板数据中,个体或实体通常在一段时间内被观察多次,而每次观察都有可能受到一些随机因素的影响。
这些个体或实体在不同时间点上的观察数据构成了一个面板,而随机效应则是由这些个体或实体在纵向上的变化所引起的随机波动。
2. 随机效应的确定研究人员通常使用统计方法来确定面板数据中的随机效应。
其中,最常用的方法之一是随机效应模型(Random Effects Model)。
随机效应模型假设个体或实体的随机效应与自变量之间存在一定的相关性,但这种相关性是在统计意义上的,并非因果关系。
通过随机效应模型,研究人员可以将面板数据中固定的和随机的影响分开,从而更好地估计自变量对因变量的影响。
3. 随机效应与固定效应的区别在面板数据分析中,随机效应与固定效应是两个常用的概念。
固定效应是指在面板数据中,个体或实体之间的差异是固定不变的,而随机效应则是指这些差异是随机变化的。
在实际分析中,研究人员需要根据数据的特点选择合适的效应模型,以更准确地描述自变量对因变量的影响。
4. 随机效应的经济学意义随机效应在经济学研究中具有重要的经济学意义。
在实践中,很多经济现象或社会科学现象都受到随机因素的影响,而了解随机效应的存在则有助于更准确地解释这些现象。
随机效应模型还可以帮助研究人员更好地处理面板数据中的异方差和序列相关等问题,从而得出更可靠的结论。
面板数据中的随机效应是经济学和其他社会科学研究中不可忽视的重要问题。
了解随机效应的基本原理对于正确分析面板数据、准确估计自变量对因变量的影响具有重要意义。
eviews处理面板数据操作步骤特别好新
判定规则 :
接受假设 H2 则为不变参数模型(模型三),检验结束。 拒绝假设H2,则检验假设H1。如接受H1,则模型为变截距模型(模型二)
若拒绝H1 ,则模型为变参数模型(模型一)。 构建统计量:请点F统计量
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假设检验的 F 统计量的计算方法
构建变参数模型得残差平方和S1 并考虑其自由度 请点 构建变截距模型得残差平方和S2并考虑其自由度 请点 构建不变参数模型得残差平方和S3并考虑其自由度 请点 计算 F2 统计量
Start date 1935 End date 1954 OK Objects/New Object : Type of Object pool OK Cross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _US
View/Spreadsheet View:i? m? k?
View/Spreadsheet View:i? m? k?
4
第二步 分析数据的平稳性(单位根检验) 请点 说明 请点 软件操作 结果 点检验结果1 结果2
5
分析数据的平稳性(单位根检验)说明 注:所有序列者要检验
原:不稳定(Hadri 除外, Hadri 中 原:稳定)
目的:防止虚假回归或伪回归
思路二 变量之间是同阶单整:协整检验
请点协整检验说明 请点 软件操作 结果判定请点 1 2 3 协整检验通过:
请点因果分析. 请点回归分析 协整检验没通过: 若均为2阶单整,则都取差分或都取对数生成新序列进行单位根 检验否是1阶单整(取差分或对数后都会变成1阶单整),如是 对新序列进行协整检验,如无法达成协整,分析终止。 若均为1阶单整,直接全取差分或全取对数,进行回归分析
15
表10.8 Kao检验和Pedroni检验结果 (滞后阶数由SIC准则确定)
详细的EVIEWS面板数据分析操作
yi m xi β i* ui
由于自变量前 系数不变,所 以自变量填写
在此处
◎POOL/ESTIMATE如右 窗口 点确定结果请点 结果
说明 软件给出的固定影响分为: 一 总体均值 二 个体对总体的偏离
12
协整检验 说 明
原:不存在协整
面板数据的协整检验方法可以分为两大类,一类是建立在Engle and Granger二 步法检验基础上的面板协整检验,具体方法主要有Pedroni检验和Kao检验;另 一类是建立在Johansen协整检验基础上的面板协整检验。
1.Pedroni检验 2.Kao检验 3.Johansen面板协整检验
除此项 外均支 持协整
16
表10.8 Johansen面板协整检验结果
(选择序列有确定性趋势而协整方程只有截距的情况)
支
原假设
Fisher联合迹统计 Fisher联合-max统计
量(p值)
量(p值)
持 协
整
0个协整向量
133.4 (0.0000)*
128.7 (0.0000)*
至少1个协整向量 65.74 (0.2266)
15
表10.8 Kao检验和Pedroni检验结果 (滞后阶数由SIC准则确定)
检验方法 检验假设
统计量名
统计量值(P值)
Kao检验 H0: = 1
ADF
-6.787326(0.0000)*
Panel v-Statistic
2.099652(0.044)*
H0: = 1 Panel rho-Statistic
h2h2h1h1h1fn????21n???????21n????2127sssf2s1s2s3f2f11111111132??????????ktnknfknntsknssf11111121????????ktnknfknntsknssff2810513s13391215s24442884s315708841028f21027t20n5k2ff1s2s18s185329f2s3s112s1852573qfdistdk1k2fdk1k25d095f21285187f18852049f2187h2f12049h110529iiiiiuxy????根据以前所做的影响效应填写poolestimate由于自变量前系数可变所以自变量填写在此处30手工记下s1手工记下
使用Eviews进行面板数据操作 有图有真相
方法一:
① 在变量截面中按住ctrl键,依次选择每个个体的因变量和自变量,点击右键, 选择open——as group,在打开的数据窗口中选择view——graph
② 在弹出的对话框中选择scatter——在multiple中选择single graph-XY pairs OK便可得如下的散点图
GLS权重,通过加 权可以克服异方差
每个个体有共
同的参数 bi
bi 随个体不
同而发生
变
变化
参
数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
bi 随个体不 同而发生
模 型
变化
下面为个体固定效应的结果。 点击view——representation可以显示具体的回归方程式。
2. 面板数据的检验
① Hausman检验(要在随机效应结果窗口中进行) 对数据进行随机效应模型估计,在估计结果窗口点击view——Fixed/Random Effects testing——Correlated Random Effect-Hausman Test(6.0以上的 版本才可以)
倒
数
对
模
数
型
模
型
双 从这几个图形来看,双对数模型和
对 数
二次多项式模型拟合的较好,但是
模 图形越来越分散,说明存在异方差,
型
可以用下一页的方法来克服异方差。
有
无
一
一
次
次
方
方
的
的
二
二
次
次
项
项
模
模
型
型
③ 克服二次多项式模型的异方差: 按ctrl选择f1,i1——show——在对话框中输入log(f1) log(i1)——打开数据窗 口——view——graph——scatter——option——在x transformation中选择 polynomial——OK,便可得无异方差的散点图。
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随机效应模型的估计原理说明与豪斯曼检验
在面板数据的计量分析中,如果解释变量对被解释变量的效应不随个体和时间变化,并且解释被解释变量的信息不够完整,即解释变量中不包含一些影响被解释变量的不可观测的确定性因素,可以将模型设定为固定效应模型,采用反映个体特征或时间特征的虚拟变量(即知随个体变化或只随时间变化)或者分解模型的截距项来描述这些缺失的确定性信息。
但是,固定效应模型也存在一定的不足。
例如固定效应模型模型中包含许多虚拟变量时,减少了模型估计的自由度;实际应用中,固定效应模型的随机误差项难以满足模型的基本假设,易于导致参数的非有效估计。
更为重要的是,它只考虑了不完整的确定性信息对被解释变量的效应,而未包含不可观测的随机信息的效应。
为了弥补这一不足,Maddala(1971)将混合数据回归的随机误差项分解为截面随机误差分量、时间随机误差分量和个体时间随机误差分量三部分,讨论如下随机效应模型或双分量误差分解模型(1):
12
K
it k kit i t it k y x u v w ββ==++++∑ (1)
2~(0,)i u u N σ表示个体随机误差分量; 2~(0,)t v v N σ表示时间随机误差分量;
2~(0,)it w w N σ表示个体时间(或混合)随机误差分量。
如果模型(1)中只存在截面随机误差分量i u 而不存在时间随机误差分量t v ,则称为个体随机效应模型,否则称为个体时间小于模型。
或者称为但分了误差分解模型。
下面来介绍这两种模型: 1.个体随机效应模型
当利用面板数据研究拥有拥有充分多个体的总体经济特征时,若利用总体数据的固定效应模型就会损失巨大的自由度,使得个体截距项的估计不具有有效性。
这时,可以在总体中随机抽取N 个样本,利用这N 个样本的个体随机效应模型:
12
K
it k kit i it
k y x u w ββ==+++∑ (2)
推断总体的经济规律。
其中,个体随机误差项i u 是属于第i 个个体的随机干扰分量,并在整个时间范围(t=1,2,…,T )保持不变,其反映了不随时间变化的不可观测随机信息的效应。
检验:个体随机效应的原假设和备择假设分别是:
20:0u H σ= (混合估计模型)
210u H σ≠:(个体随机效应模型)
个体随机效应的检验统计量:
2
2
112
11ˆ=1
2(1)ˆN T it i i N N it i t NT LM T ξξ====⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥-⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎣⎦
∑∑∑∑
其中,ˆit
ξ是混合模型OLS 估计的残差。
在零售下,统计量LM 服从1个自由度的2χ分布,即2~(1)LM χ。
2.个体时间随机效应模型
实践:
一、数据:已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费(cp ,不变价格)和人均收入(ip ,不变价格)居民,利用数据(1)建立面板数据(panel data )工作文件;(2)定义序列名并输入数据;(3)估计选择面板模型;(4)面板单位根检验。
年人均消费(consume )和人均收入(income )数据以及消费者价格指数(p )分别见表1,2和3。
表1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费(元)数据
二、1.输入操作:
步骤:(1)File——New——Workfile
步骤:(2)Start date——End date——OK 步骤:(3)Object——New Object
步骤:(4)Type of object——Pool
步骤:(5)输入所有序列名称
步骤:(6)定义各变量点击sheet—输入consume?income?p?
步骤:(7)将表1、2、3中的数据复制到Eviews中2.估计操作:
步骤:(1)点击poolmodel——Estimate
对话框说明
Dependent variable:被解释变量;Common:系数相同部分
Cross-section specific:截面系数不同部分
步骤:(2)将截距项选择区选Random effects(个体随机效应)
Cross-section:Random
备注:若是个体时间小于模型则选择cross-section:random period:random
得到如下部分输出结果:相应的表达式是:
1215368.00.72 6.7385.6...114.4it it Consume Income D D D =+-+++
(64.9) 2
0.97,3066120R SSE ==
其中虚拟变量1215,,...,D D D 的定义是:
1,0,i D ⎧=⎨
⎩
如果属于第i 个个体,i=1,2,...,15
其他 豪斯曼检验:
接下来利用Hausman 统计量检验应该建立个体随机效应回归模型还是个体固定效应回归模型。
0H :个体效应与回归变量(it IP )无关(个体随机效应回归模型) 1H :个体效应与回归变量(it IP )相关(个体固定效应回归模型)
分析过程如下: 步骤:(3)在上述输出结果选择:
View —Fixed/Random Effects Testing —Correlated Random Effects-Hausman
Test
得到如下检验结果:
由检验输出结果的上半部分可以看出,Hausman统计量的值是18.76,相对应的概率是0.0000,即拒接原假设,应该建立个体固定效应模型。
检验结果的下半部分是Hausman检验中间结果比较。
个体固定效应模型对参数的估计值为0.686232,随机效应模型对参数的估计值为0.722。
两个参数的估计量的分布方差的差为0.000068。
综上分析,1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费和人金收入问题应该建立个体固定效应回归模型。
人均消费平均占人均收入的68%。
随地区不同,自发消费(截距项)存在显著性差异。