EViews6.0在面板数据模型估计中的操作
Eviews6.0面板数据操作
Eviews6.0面板数据操作一、数据输入1、创建工作文档。
如下图操作，在” workfile create”文本框的“workfile structure type”选择“balanced panel”,”panel specification”的”start date”和”end date”输入数据的起止期间，”wf”输入工作文档的名称，点击” OK”即跳出新建的工作文档a界面。
2、创建新对象。
操作如下图。
在”new object”文本框的”type of object”选择”pool”，”name for object ”输入新对象的名称。
创建成功后的界面如下面第3张图所示。
-3、输入数据。
双击”workfile”界面的，跳出”pool”界面，输入个体。
一般输入方式为如下：若上海输入_sh，北京输入_bj,…。
个体输入完成后，点击该界面的键，在跳出的”series list”输入变量名称，注意变量后要加问号。
格式如下：y? x?。
点击”OK”后，跳出数据输入界面，如下面第4张图所示。
在这个界面上点击键，即可以输入或者从EXCEL处复制数据。
在输入数据后，记得保存数据。
保存操作如下：在跳出的“workfile save”文本框选择“ok”即可，则自动保存到我的文档。
然后在“workfile”界面如下会显示保存路径：d:\my documents\a.wf1。
若要保存到自己选择的路径下面，则在保存时选择“save as”,在跳出的文本框里选择自己要保存的路径以及命名文件名称。
4、单位根检验。
一般回归前要检验面板数据是否存在单位根，以检验数据的平稳性，避免伪回归，或虚假回归，确保估计的有效性。
单位根检验时要分变量检验。
（补充：网上对面板数据的单位根检验和协整检验存在不同意见，一般认为时间区间较小的面板数据无需进行这两个检验。
）（1）生成数据组。
如下图操作。
点击”make group”后在跳出的”series list”里输入要单位根检验的变量，完成后就会跳出如下图3所示的组数据。
EVIEWS面板数据分析操作教程及实例解析
模型选择对分析结果影响
模型适用性
根据研究目的和数据特征选择合 适的面板数据模型，如固定效应 模型、随机效应模型等。
模型假设
确保所选模型满足基本假设，如 线性关系、误差项独立同分布等 ，否则可能导致结果不准确。
模型比较与选择
通过比较不同模型的拟合优度、 参数显著性等指标，选择最优模 型进行分析。
操作规范性与结果可靠性保障措施
操作步骤规范
结果验证与解读
对分析结果进行验证，确保结果的合理性和准确性 ；同时，正确解读分析结果，避免误导读者。
严格按照EVIEWS软件的操作步骤进行分析 ，避免操作失误或遗漏关键步骤。
数据分析报告
编写详细的数据分析报告，包括数据来源、 处理方法、模型选择、分析结果及解读等， 以便读者全面了解分析过程。
方和来估计模型参数。
广义最小二乘法（GLS）
02
当存在异方差性或自相关性时，采用广义最小二乘法进行参数
估计，以提高估计效率。
最大似然法（ML）
03
适用于随机效应模型等复杂面板数据模型，通过最大化似然函
数来估计模型参数。
模型诊断与检验
残差分析
检查残差是否满足独立同分布等假设条件， 以评估模型的拟合效果。
07 EVIEWS面板数 据分析操作注意 事项
数据质量对分析结果影响
数据来源
确保数据来自可靠、权威的来源，避免使用不准确或存在偏见的数 据。
数据完整性
检查数据是否存在缺失值、异常值或重复值，这些问题可能导致分 析结果失真。
数据处理
对数据进行适当的预处理，如清洗、转换和标准化，以提高数据质量 和一致性。
增强了解决实际问题的能力
通过实例解析和操作演示，学员们学会了如何运用所学知识解决实际问题，提高了分析 问题和解决问题的能力。
基于EViews 6的面板数据计量分析
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 of Moments/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。
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。
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。
计量经济学软件Eviews6.0基本操作
计量经济学软件EVIEWS6.0基本操作一、什么是EVIEWSEVIEWS (ECONOMETRIC VIEWS)软件是QMS（QUANTITATIVE MICRO SOFTWARE）公司开发的、基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。
EVIEWS软件主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测(REGRESSION AND FORECASTING)、时间序列(TIME SERIES)以及横截面数据(CROSS-SECTIONAL DATA )分析。
与其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS、stata、R）相比，EVIEWS功能优势是菜单操作简单明了，使用方法，非常适用计量经济学初级学员。
本手册对EVIEWS软件6.0版本进行简单介绍，目的是让初级学员通过本章介绍，能够对学过的计量经济理论和方法进行简单应用，以便完成本书所述的相关实验项目。
二、EVIEWS安装EVIEWS6.0文件安装包大小约190MB，可在网上下载①。
下载完毕后，按照包中安装文件所述安装方法安装该软件。
安装完毕后，将快捷键发送的桌面，电脑桌面显示有EVIEWS6.0图标，整个安装过程就结束了。
双击EVIEWS按钮即可启动该软件（图1），图1所示界面称为EVIEWS软件主窗口，主窗口中的菜单，如File菜单称为EVIEWS主菜单。
图1三、Eviews工作特点初次使EVIEWS6.0计量经济学软件，必须了解其工作过程。
如，想要完成一个校准一元线性回归模型的参数估计，必须要完成两大步工作。
第一大步工作就是在建立一个工作文档（即EVIEWS6.0中的Workfile文档）、建立变量、导入数据；第二大步工作是在第一大步工作的基础上，根据模型特征，选用适当的参数估计方法，完成参数估计及相关检验。
四、具体示例在这里，我们通过一个简单的标准一元线性回归模型的估计过程来说明Eviews软件完成回归分析的基本过程。
EViews6.0在面板数据模型估计中的操作
EViews 6.0在面板数据模型估计中的实验操作1、进入工作目录cd d:\nklx3，在指定的路径下工作是一个良好的习惯2、建立面板数据工作文件workfile（1）最好不要选择EViews默认的blanaced panel 类型Moren_panel（2）按照要求建立简单的满足时期周期和长度要求的时期型工作文件3、建立pool对象（1）新建对象（2）选择新建对象类型并命名（3）为新建pool对象设置截面单元的表示名称，在此提示下（Cross Section Identifiers: (Enter identifiers below this line )输入截面单元名称。
建议采用汉语拼音，例如29个省市区的汉语拼音，建议在拼音名前加一个下划线“_”，如图关闭建立的pool对象，它就出现在当前工作文件中。
4、在pool对象中建立面板数据序列双击pool对象，打开pool对象窗口，在菜单view的下拉项中选择spreedsheet （展开表）在打开的序列列表窗口中输入你要建立的序列名称，如果是面板数据序列必须在序列名后添加“?”。
例如，输入GDP?，在GDP后的?的作用是各个截面单元的占位符，生成了29个省市区的GDP的序列名，即GDP后接截面单元名，再在接时期，就表示出面板数据的3维数据结构（1变量2截面单元3时期）了。
请看工作文件窗口中的序列名。
展开表（类似excel）中等待你输入、贴入数据。
（1）打开编辑（edit）窗口（2）贴入数据（3）关闭pool窗口，赶快存盘见好就收6、在pool窗口对各个序列进行单位根检验选择单位根检验设置单位根检验单位根检验结果注意检验方法和两种检验的零假设：Null: Unit root (assumes common unit root process)各截面有相同的单位根Null: Unit root (assumes individual unit root process)允许各截面有不同单位根其中，Levin, Lin & Chu t*检验拒绝含有单位根的零假设，即拒绝非平稳7、在pool窗口对面板数据组合进行协整检验选择进行协整检验协整检验设置对话框，注意有3种检验方法（test type）协整检验结果，同样要注意两种假定（含有AR，即含有单位根，非协整），两种零假设都是非协整，小概率事件发生拒绝非协整。
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
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
再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。并且认为，只有三个模
型的检验结果都不能拒绝原假设时，我们才认为时间序列是非平稳的，而只要其
中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可认为时间序列是平稳的。
6
分析数据的平稳性软 件 操 作
在Pool对象，View/Unit Root Test，输入相应的Pool序列名
不变参数模型2根据f检验确定上述三种形式之一请点确定模型形式的f检验二确定模型形式iiiiiuxyiiiimuxyiiiuxy2627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统计量获得s1s2s3后手工计算f2f1并查找临界值做出判定请点
第十章 Panel Data模型
第一步 录入数据 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` 第五步 回归模型
1
第一步 录入数据 一 请点 实例数据 二 请点 录入数据软件操作
2
实例数据
录入企业投资需求模型数据：五家企业和三个变量的20个年度 （1935-1954年）观测值的时间序列 （数据略）
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，
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
26
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)
eviews处理面板数据操作步骤(特别好)
β 1β 2 β N
1 2 N
β1β2 βN
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
精选课件
26
假设检验的 F 统计量的计算方法
方法：
相同根下：LLC、Breintung 、 Hadri
不同根下：IPS、ADF-Fisher 和PP-Fisher5
模式：
三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无（对面板序列绘制时
序图做出模式选择）。
秩序：水平（level）、一阶差分、二阶甚至高阶差分直至序列平稳为止。
备注：ADF检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，
第十章 Panel Data模型
第一步 录入数据
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`
第五步 回归模型
精选课件
1
第一步 录入数据
一 请点 实例数据 二 请点 录入数据软件操作
精选课件
2
实例数据
录入企业投资需求模型数据：五家企业和三个变量的20个年度 （1935-1954年）观测值的时间序列 （数据略）
5家企业：
3个变量：
GM：通用汽车公司
I ：总投资
CH：克莱斯勒公司
M ：前一年企业的市场价值
GE：通用电器公司
（反映企业的预期利润）
WE：西屋公司
K ：前一年末工厂存货和设备的价值
US：美国钢铁公司
（反映企业必要重置投资期望值）
eviews面板数据回归分析步骤2篇
eviews面板数据回归分析步骤2篇eviews 面板数据回归分析步骤eviews 是一款经济学数据分析软件，非常适合进行面板数据回归分析。
本文将介绍 eviews 的面板数据回归分析步骤，以及一些常见的面板数据回归模型。
步骤一：导入数据在 eviews 中导入数据非常简单。
首先，打开 eviews软件，然后单击菜单栏中的 File（文件）并选择 Open（打开）。
在弹出的对话框中选择要导入的数据文件，并选择“workfile”作为数据格式。
在下一步中，选择“Panel Data”选项并点击“Next”。
接下来，选择数据类型和变量。
最后，选择导入数据的时间和交叉板块。
单击“Finish”完成数据导入。
步骤二：定义面板数据对象在导入数据后，需要定义面板数据对象。
在 eviews 软件中，单击“Object”并选择“New Object”选项。
在下拉菜单中选择“Panel”并单击“OK”。
在弹出的对话框中，为面板数据对象取一个名称并单击“OK”。
步骤三：运行面板数据回归模型在 eviews 中运行面板数据回归模型非常简单。
首先，单击菜单栏中的“Quick”并单击“Estimate”选项。
在出现的对话框中，选择要运行的面板数据回归模型。
例如，选择Feasible GLS（可行广义最小二乘估计）或Fixed Effects（固定效应）模型。
在下一步中，选择要运行的变量并单击“OK”。
步骤四：绘制面板数据图形在运行面板数据回归模型后，可以绘制面板数据图形。
在 eviews 中，单击“View”并选择“Graphs”选项。
在下拉菜单中选择“Panel”并单击“OK”。
接下来，在出现的对话框中选择要绘制的图形类型，例如线性图或散点图。
单击“OK”完成绘图。
常见的面板数据回归模型1. 固定效应模型固定效应模型是一种常用的面板数据回归模型，用于捕捉不同个体之间固定效应的异质性。
该模型的最基本形式为：Y i,t = α i + βX i,t + ε i,t在该公式中，Y i,t 表示第 i 个个体在时间 t 的取值，α i 是第 i 个个体的固定效应，β 是回归系数，X i,t 是解释变量，ε i,t 是误差项。
详细的EVIEWS面板数据分析操作
第一步 录入数据 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` 第五步 回归模型
1
第一步 录入数据 一 请点 实例数据 二 请点 录入数据软件操作
2
实例数据
录入企业投资需求模型数据：五家企业和三个变量的20个年度 （1935-1954年）观测值的时间序列 （数据略）
65.74 (0.2266)
注：加“*”表示在5%的显著性水平下拒绝原假设而接受备择假设。
上述检验结果检验的样本区间为1991-2003年，从表10.8和 表10.9的检验结果可以看出，我国29个省市的城镇居民消费和 收入的面板数据之间存在协整关系。
17
因果分析
格兰杰因果检验（因果检验的前提是变量协整）。 Eviews好像没有在POOL窗口中提供Granger causality test，如果想对面板数据中的某些合成序列 做因果检验的话，不妨先导出相关序列到一个组中 (POOL窗口中的Proc/Make Group)，再来试试
5家企业： GM：通用汽车公司 CH：克莱斯勒公司 GE：通用电器公司
3个变量： I ：总投资 M ：前一年企业的市场价值 （反映企业的预期利润）
WE：西屋公司 US：美国钢铁公司
K ：前一年末工厂存货和设备的价值
（反映企业必要重置投资期望值）
3录入 数据软件操Fra bibliotek（EVIEW6.0） 方式一
File/New/ Workfile Workfile structure type ： Dated-regular frequency
18
回归模型
一 确定影响形式 固定影响 随机影响
二 确定模型形式 形式一 形式二 形式三
详细的EVIEWS面板数据分析操作 LN
形式一：变系数模型
yi ixiβiui
形式二：固定影响模型 yi mxiβi*ui
形式二：不变参数模型 yi xiβui
（2）根据F检验确定上述三种形式之一
请点（确定模型形式的F检验）
25
确定模型形式的F检验
原假设：两个如下
H1：
β 1 β 2 β N
H2：
12 N
β 1 β 2 β N
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
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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
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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
思路二 若变换序列后均为同阶非平稳序列，则请点
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详细的EVIEWS面板数据分析操作
第一步 录入数据 一 请点 实例数据 二 请点 录入数据软件操作
2
实例数据
录入企业投资需求模型数据：五家企业和三个变量的20个年度 （1935-1954年）观测值的时间序列 （数据略）
5家企业： GM：通用汽车公司 CH：克莱斯勒公司 GE：通用电器公司
3个变量： I ：总投资 M ：前一年企业的市场价值 （反映企业的检验
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：
面板数据的联立方程模型在eviews中估计的详细图解
第一步:首先说明一下我的论文研究情景：1.时间：2006-20112.主题：资本监管对银行业的风险承担行为的影响（以工行，建行，中行，交行作为例子，4个cross sections）3.模型如下：dcap=c(1)+c(2)*drisk+c(3)*size+c(4)*roa+c(5)*riskt(-1)drisk=c(6)+c(7)*dcap+c(8)*size+c(9)*non+c(10)*capt(-1)有上面联立方程可以看出：dcap 和drisk 相互影响为内生变量size roa non riskt capt 为外生变量第二步：eviews6.0 实现过程：打开file-new-workfile按图操作：点击ok得到：点击object-new objectType选pool，ok：跳出的横框:Cross Section Identifiers 填入数据变量名称：（这是纵轴的）GSYHJSYHZGYHJTYH（前面提及的四大银行）然后点view-spreadsheet（stacked data）series list小框输入（这是横轴的变量名称）dcap drisk size roa non riskt capt点击edit+/- 手动输入数据或用import导入数据或粘贴复制进去也行：此时点object-new object，这次type选择system 用以联立方程分析：在system框内输入联立方程和工具变量：dcap=c(1)+c(2)*drisk+c(3)*size+c(4)*roa+c(5)*riskt(-1)drisk=c(6)+c(7)*dcap+c(8)*size+c(9)*non+c(10)*capt(-1)inst dcap drisk size roa non riskt(-1) capt(-1)点右上方的estimate，method选择TSLS(两阶段最小二乘估计)：整个过程就是先建立workfile再建立panel data最后建立联立方程systemTSLS估计即可。
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EViews 6.0在面板数据模型估计中的实验操作
1、进入工作目录cd d:\nklx3，在指定的路径下工作是一个良好的习惯
2、建立面板数据工作文件workfile
（1）最好不要选择EViews默认的blanaced panel 类型
Moren_panel
（2）按照要求建立简单的满足时期周期和长度要求的时期型工作文件
3、建立pool对象
（1）新建对象
（2）选择新建对象类型并命名
（3）为新建pool对象设置截面单元的表示名称，在此提示下（Cross Section Identifiers: (Enter identifiers below this line )输入截面单元名称。
建议采用汉语拼
音，例如29个省市区的汉语拼音，建议在拼音名前加一个下划线“_”，如图
关闭建立的pool对象，它就出现在当前工作文件中。
4、在pool对象中建立面板数据序列
双击pool对象，打开pool对象窗口，在菜单view的下拉项中选择spreedsheet （展开表）
在打开的序列列表窗口中输入你要建立的序列名称，如果是面板数据序列必须在序列名后添加“?”。
例如，输入GDP?，在GDP后的?的作用是各个截面单元的占位符，生成了29个省市区的GDP的序列名，即GDP后接截面单元名，再在
接时期，就表示出面板数据的3维数据结构（1变量2截面单元3时期）了。
请看工作文件窗口中的序列名。
展开表（类似excel ）中等待你输入、贴入数据。
5、贴入数据
（1）打开编辑（edit）窗口
（2）贴入数据
（3）关闭pool窗口，赶快存盘见好就收6、在pool窗口对各个序列进行单位根检验
选择单位根检验
设置单位根检验
单位根检验结果
注意检验方法和两种检验的零假设：
Null: Unit root (assumes common unit root process)各截面有相同的单位根Null: Unit root (assumes individual unit root process)允许各截面有不同单位根
其中，Levin, Lin & Chu t*检验拒绝含有单位根的零假设，即拒绝非平稳
7、在pool窗口对面板数据组合进行协整检验
选择进行协整检验
协整检验设置对话框，注意有3种检验方法（test type）
协整检验结果，同样要注意两种假定（含有AR，即含有单位根，非协整），两种零假设都是非协整，小概率事件发生拒绝非协整。
本例题检验的4个序列时协整的，特别提示还要看各个序列的单位根检验是否是同阶单整的，否则单凭协整检验的结果根据不足。
在pool对象窗口的proc（过程）的下拉式菜单中选择估计打开模型设置窗口。
混合模型的设置
混合模型的结果
9、建立变系数模型
这里只建立一次变一个变量且在截面维的变系数模型。
当然也可是在时间维的变系数。
而且可以一次不止变一个变量的系数。
变系数模型的设置
变系数模型的估计结果
10、建立截距维的固定效应模型，并检验模型的冗余性（是否比混合模型优？）截面维固定效应模型的设置
截面维固定效应模型的估计结果
截面维固定效应模型的冗余性检验，首先在pool模型的view中选择似然比的检验菜单选项
似然比检验的结果，零假设固定效应模型是冗余的，小概率事件发生，拒绝冗余，于是摒弃混合模型：
11、建立截距维的随机效应模型，并进行Hausman检验，确定是选择随机效应亦或是固定效应模型，零假设：随机效应模型成立。
截面维随机效应模型的设置
截面维随机效应模型的估计结果
截面维随机效应模型的Hausman检验菜单项的选择
截面维随机效应模型Hausman检验的结果：
Hausman检验的零假设是应当选择随机效应模型，小概率事件发生拒绝零假设，选择固定效应模型
12、13在时间维重复10、和11、的工作，确定数据适合采用何种模型？
14、建立截面变截距模型，分析没有观察的截面单元因素的影响
截面变截距模型的设置
截面变截距模型的估计结果
15、建立时期变截距模型，分析没有观察的时期因素的影响时期变截距模型的设置
时期变截距模型的估计结果
16、在整个估计、检验构成中养成使用冻结和命名保存的习惯，以便撰写报告时调用。
17、工作中注意使用工作文件窗口顶部的显示过滤器，简化你的窗口，以免眼花缭乱。
过虑前
选择过虑
过虑后
对同一组数据处理两个模型，例如生产函数和增长模型，可以导出page，在导入page，使它们既有联系又有区别。
19、面板数据优点很多，但是请注意面板数据模型方法的协方差分析的方法学特性，它是将其他序列的影响保持固定，并从总变异中扣除它们的影响以后，再判别目标序列的差异显著性。
_index return _600004
_600006
_600007
_600009
_600012
_600016
_600019
_600026
_600033
_600036
_600037
_600050
_600058
_600063
_600070
_600076
_600081
_600085
_600093
_600098
_600105
_600111
_600116
_600117
_600123
_600125
_600130
_600132
_600135
_600138
_600150
_600153
_600161
_600166
_600176
_600190
_600196
_600221
_600241
_600262
_600266
_600270
_600280
_600333
_600400
_600428
_600581
_600597
_600600
_600694
_600708
_600717
_600739
_600744
_600755
_600809
_600818
_600831
_600838
_600861
_600887。