固定效应变截距模型 PPT
固定效应变截距模型eviews
《固定效应变截距模型eviews》在统计学中，固定效应变截距模型是一种多元回归分析方法，通常用于研究面板数据中的固定效应和变截距。
而EViews作为一款强大的计量经济学软件，可以帮助研究者进行各种计量分析，包括固定效应变截距模型的估计和推断。
在本文中，我们将深入探讨固定效应变截距模型在EViews中的应用，以及个人对这一主题的理解和观点。
一、固定效应变截距模型的基本概念1.1 什么是固定效应变截距模型固定效应变截距模型是一种用于分析面板数据的统计模型，它包括了固定效应和变截距。
固定效应指的是个体特定的不变因素，而变截距则是个体特定的斜率。
这种模型能够更准确地捕捉面板数据中个体间的差异，因此在实证研究中得到了广泛的应用。
1.2 模型的基本假设在使用固定效应变截距模型进行分析时，需要满足一些基本假设，比如个体效应与解释变量之间不能存在内生性，个体效应是固定的等等。
只有在这些基本假设成立的情况下，才能够对模型进行有效的估计和推断。
二、EViews中固定效应变截距模型的应用2.1 数据准备在EViews中进行固定效应变截距模型分析之前，首先需要对面板数据进行准备。
这包括导入数据、设定面板数据格式、检查面板数据的平稳性和异方差性等步骤。
2.2 模型估计通过EViews的面板数据估计功能，可以轻松地对固定效应变截距模型进行估计。
在进行模型估计时，需要设定固定效应和变截距，并进行相应的推断。
2.3 结果解读EViews将模型估计的结果以表格和图形的形式呈现出来，研究者可以通过这些结果来判断模型的拟合程度和各个变量的显著性。
EViews还提供了对估计结果进行进一步分析的功能，比如残差分析、模型诊断等。
三、个人观点和理解作为一名计量经济学研究者，我深刻理解固定效应变截距模型在面板数据分析中的重要性。
这种模型能够更好地控制面板数据中的个体特异性，提高了分析的准确性和可信度。
而EViews作为一款优秀的计量经济学软件，为研究者提供了便捷、高效的分析工具，使得固定效应变截距模型的应用变得更加简单和灵活。
固定效应面板数据模型
– 所以，在建立Panel Data模型时必须控制不可观察的 个体和（或）时间的特征以避免模型设定的偏差并改 进参数估计的有效性。
• Panel Data是来自经济活动的复杂过程。
– 若假设经济变量在每个时点上都是由参数化的概率分 布函数生成的，实际上是不现实的。 – 忽视这种在横截面或时间上参数的本质上的差异可能 会导致参数估计不是一致估计或估计出的参数值无意 义。
• 检验假设1的F统计量
(S 2 S1 ) /[(n 1) K ] F1 ~ F[(n 1) K , n(T K 1)] S1 /[nT n( K 1)]
•从直观上看，如S2－S1很小，F1则很小，低于临界值，接受 H1。 S2为截距变化、系数不变的模型的残差平方和，S1为截 距、系数都变化的模型的残差平方和。
• 模型6：截面个体和时点变截距模型。
Yit i t Xit β it
i 1,, n t 1,, T
该模型表示，在横截面个体之间，存在个体影响，同时 在不同的时点之间，存在个体影响，但是不存在变化的 经济结构，因而结构参数在不同横截面个体上是相同的。 这是一类在实际应用中常见的模型。从应用的角度，人们 希望既控制截面个体影响，也控制时点影响，然后求得平 均意义上的不变的结构参数。 该模型的估计方法与模型2并无大的差别。
– 如果n充分小，此模型可以当作具有（n+K)个参数的 多元回归,参数可由普通最小二乘进行估计。
ˆ α ˆ D X D X β
1
D X y
– 当n很大，甚至成千上万，OLS计算可能超过任何计算 机的存储容量。可用分块回归的方法进行计算。
– 分块回归的思路是：首先设法消去参数αi，估计参数β； 然后再在每个截面个体上利用变量的观测值和参数β的 估计值，计算参数αi的估计量。
静态变截距面板数据模型分析
一、一维固定效应模型
静态变截距面板数据模型
x1 i 1 x 1i 2 Xi TK x1iT
1T
Where
yi 1 y yi i 2 , T 1 yiT
1T
x2i 1 x2i 2 x 2 iT
x Ki 1 x Ki 2 , x KiT
出相反的结论。因为每个检验都有犯错的概率，不同于数学中的传递性。
静态变截距面板数据模型
一、一维固定效应模型
模型包括截面固定效应或时间固定效应，见30页表达式3.2.1或3.2.10。
yit
i xit u it ,
' 1K K 1
,
*
i 1, , N , t 1, , T ,
CV
减均值体现了缓解多重共线性。 考虑固定效应ai体现了减少遗漏变量偏差。
QYi Qe * QX i Qui
i
QX i Qui
i 1, N .
静态变截距面板数据模型
一、一维固定效应模型 注意，斜率估计量当截面个体数或时间趋向于无穷 时是一致估计量，但截距估计量（3.2.4）只有当时 间趋向于无穷时才是一致估计量。因为截面个体数 增加不会增加已有截面个体截距项的信息，增加的 只是新增截面个体截距项的信息。
( S 3 S 2 ) / N 1 F4 S 2 / N T 1 K
yit
在b都相等的前提下检 验a的。这时全模型中 b没有下标，a有下标。 缩减模型都没有下标。
如果接受原假设，则模型为2.2.4
*
x it u it
'
静态变截距面板数据模型分析ppt课件
面板数据简介
y x z u it it it it
* ' '
i 1, , N, t 1, ,T,
1 .1 .2
where xit and zit are k1 ×1 and k2 × 1 vectors of exogenous variables （外生变量）; α*,β, and ρ are 1 × 1, k1 × 1,and k2 × 1 vectors of constants respectively; and the error term uit is independently, identically distributed over i and t ,with mean zero and variance σ u2 .
静态变截距面板数据模型分 析
主要内容
面板数据的优势和需要注意的问题 面板数据模型分类和分析步骤 静态变截距面板数据分析 一维固定效应模型、二维固定效应模型、 一维随机效应模型、二维随机效应模型、 用固定效应模型还是随机效应模型
面板数据简介
与截面数据和时间序列数据相比，面板数据的优 势：缓解遗漏变量偏差，减少多重共线性。 1.可为研究者提供大量数据点，从而增加自由度并 降低解释变量之间的共线性程度，因而可改进参 数估计质量（一致性、准确性、有效性等） 2.可让研究者分析无法仅用截面数据或时间序列数 据分析的经济问题。比如，分析生产成本问题， 只利用截面数据，即选择同一截面上不同规模的 企业数据作为样本观测值，可以分析成本与企业 规模的关系，但是不能分析技术进步对成本的影 响；只利用时间序列数据，即选择
( S S ) / N 1 3 2 F 4 S / N T 1 K 2
(微观计量经济学教案)平行数据模型――变截距模型PPT课件
19
• 检验假设1的F统计量
F 1 (S S 1 2 / n [ S 1 ) /T n ( n [K ( 1 )1 K )]] ~ F [n ( 1 )K ,n (T K 1 )]
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微观计量的三类模型
• Panel Data Model
– Macro Panel Data model – Micro Panel Data Model
• Model with Discrete Dependent Variable
– Discrete Choice Model – Count Data Model
8
关于Panel Data Model
• AER1984—2004年发文
应用模型的类型分布
1154232 12 19 01
Panel Data模 型占第2位
349
经典单方程模型 金融时间序列分析模型 微观Panel Data模型 简单非线性模型
经典联立方程模型 其它时间序列分析模型 离散选择模型 复杂非线性模型
i j
i j
14
⒉F检验
• 假设1：斜率在不同的横截面样本点上和时间上都 相同，但截距不相同。
• 假设2：截距和斜率在不同的横截面样本点和时间 上都相同。
• 如果接收了假设2，则没有必要进行进一步的检验。 如果拒绝了假设2，就应该检验假设1，判断是否 斜率都相等。如果假设1被拒绝，就应该采用情形 3的模型。
T t1
xit
13、第七章（面板数据模型——固定影响变系数模型）
面板（平行）数据模型——固定影响变系数模型一、研究目的面板数据模型从系数的角度看，可以分为3种类型，即：不变系数模型（也称为混合模型）、变截距模型、变系数模型。
这三种类型在固定影响变截距模型案例分析中已经介绍过了。
从估计方法的角度看，也可以分为3种类型，分别是：混合模型、固定影响（效应）模型、随机影响（效应）模型。
混合模型也就是不变系数模型，这时面板的三维数据和二维数据没有区别，面板模型等同于一般的回归模型，因此采用OLS就可以得到估计结果。
固定影响模型分为变截距模型和变系数模型，变截距模型在之前的案例分析中介绍了，本案例介绍固定影响变系数模型，以及之前的案例分析中没有涉及的面板数据模型中的一些知识和操作的介绍。
至于随机效应模型会在高级计量分析案例中介绍。
二、面板数据模型原理1、面板数据模型原理这部分内容参见固定影响变截距模型案例分析2、固定影响模型与随机影响模型的区别所谓的固定、随机、混合，主要是针对分组变量而言的。
固定效应模型，表示你打算比较的就是你现在选中的这几组。
例如，我想比较10个公司的业绩，分析目的就是为了比较这10个公司的差别，不想推广到其他公司。
这10个公司不是从很多公司中抽样出来的，分析结论不想推广到其他公司，结论仅限于这10个公司。
“固定”的含义正在于此，这10个公司是固定的，不是随机选择的。
随机效应模型，表示你打算比较的不仅是你的设计中的这几组，而是想通过对这几组的比较，推广到他们所能代表的总体中去。
例如，你打算分析上述10个公司所在行业内其他公司的业绩，那么你所选的10个公司业绩的分析研究，其目的不是为了比较这10个公司的业绩差异，而是为了说明整个行业的所有公司的业绩差异。
你的研究结论就不仅仅限于这10个公司，而是要推广到整个行业。
“随机”的含义就在于此，这10个公司是从整个行业中挑选出来的。
混合效应模型就比较好理解了，就是既有固定的因素，也有随机的因素。
一般来说，只有固定效应模型，才有必要进行两两比较，随机效应模型没有必要进行两两比较，因为研究的目的不是为了比较随机选中的这些组别。
固定资产投资虚报百分之三十
固定资产投资虚报百分之三十摘要：一、什么是固定效应变截距模型二、固定效应变截距模型的应用三、如何使用EViews 进行固定效应变截距模型的估计四、如何消除出自相关的问题五、结论正文：一、什么是固定效应变截距模型固定效应变截距模型是一种用于分析面板数据的统计模型。
在面板数据中，每个观测对象（如个体、企业等）在多个时间点上均有观测数据。
固定效应变截距模型假设不同观测对象之间的变量效应是恒定的，即各个观测对象的效应大小和方向是相同的。
这种模型主要用于分析不同观测对象之间的差异，以及与时间相关的变化趋势。
二、固定效应变截距模型的应用固定效应变截距模型适用于分析具有以下特点的面板数据：1.各独立研究结果趋于一致，即研究方向和效应大小基本相同。
2.研究对象之间的差异较小，或者差异不具有显著性。
在社会科学、经济学等领域，固定效应变截距模型被广泛应用于分析不同个体、企业等观测对象在某一变量上的差异，以及随时间变化的趋势。
三、如何使用EViews 进行固定效应变截距模型的估计EViews 是一种常用的统计软件，可以用于进行固定效应变截距模型的估计。
以下是使用EViews 进行固定效应变截距模型估计的基本步骤：1.打开EViews 软件，导入面板数据。
2.在菜单栏中选择“模型”->“回归”->“面板数据回归”。
3.在面板数据回归对话框中，选择“固定效应”模型。
4.设置模型选项，如变量、截距、时间效应等。
5.点击“确定”，EViews 将自动估计固定效应变截距模型，并输出结果。
四、如何消除出自相关的问题在进行固定效应变截距模型估计时，可能会出现出自相关的问题。
出自相关是指模型中的某个变量与其他变量存在高度相关性，这可能导致模型估计偏误。
为消除出自相关的问题，可以采用以下方法：1.增加样本量：增加样本量可以降低出自相关的影响，提高模型估计的准确性。
2.采用随机效应模型：随机效应模型假设不同观测对象之间的变量效应存在随机差异，可以消除出自相关的问题。
课件：微观面板数据模型 - logitprobit模型Tobit模型
Yit* i X it it
(8.1) E(Yit | X it ) pit P(Yit 1| X it )
1, Yit 0,
Yit* （0 表示已购买住房） Yit* （0 表示未购买住房）
家庭选择购房（Yit 1）的概率,
1 F (i X it ) Yit E(Yit | X it ) it
财大 面板数据与非参数计量
右删失模型
Yit* i Xit it
Yit
Yit* , cu ,
当Yit* cu时 当Yit* cu时
• 在cu处右归并（删失）
财大 面板数据与非参数计量
左右删失模型
Yit* i Xit it
Yit Ycit*l ,
cu
当Yit* cl时 当cl Yit* cu时
财大 面板数据与非参数计量
Ch8 微观面板数据模型
• Ch8.1 微观面板数据模型及估计 • Ch8.2 模型设定检验 • Ch8.3 案例分析
财大 面板数据与非参数计量
Ch8.3 案例分析
① 面板二元离散选择模型 ② 面板Tobit模型
财大 面板数据与非参数计量
面板二元离散选择模型
财大 面板数据与非参数计量
家庭选择不购房（Yit 0）的概率,
P(Yit 0 | X it , ,i ) P(Yit* 0 | X it , ,i )
P(it i X it | X it , ,i )
F (i X it )
1 F (i X it )
P(Yit 0 | Xit ) 1 P(Yit 1| Xit )
当Yit* cu时
• 在cl处左归并（删失）、cu处右归并
财大 面板数据与非参数计量
R中如何计算固定效应截距
用R做面板分析，为何固定效应模型（fixed effect）没有给出截距项的结果，而随机效应模型又给出截距项的结果。
固定效应：grun.fe<-plm(inv~value+capital,data=Grunfeld,model="within")summary(grun.fe)Oneway (individual) effect Within ModelCall:plm(formula = inv ~ value + capital, data = Grunfeld, model = "within") Balanced Panel: n=10, T=20, N=200Residuals :Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.-184.000 -17.600 0.563 19.200 251.000Coefficients :Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)value 0.110124 0.011857 9.2879 < 2.2e-16 ***capital 0.310065 0.017355 17.8666 < 2.2e-16 ***---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Total Sum of Squares: 2244400Residual Sum of Squares: 523480R-Squared : 0.76676Adj. R-Squared : 0.72075F-statistic: 309.014 on 2 and 188 DF, p-value: < 2.22e-16随机效应：> grun.re<-plm(inv~value+capital,data=Grunfeld,model="random")> summary(grun.re)Oneway (individual) effect Random Effect Model(Swamy-Arora's transformation)Call:plm(formula = inv ~ value + capital, data = Grunfeld, model = "random") Balanced Panel: n=10, T=20, N=200Effects:var std.dev shareidiosyncratic 2784.46 52.77 0.282individual 7089.80 84.20 0.718theta: 0.8612Residuals :Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.-178.00 -19.70 4.69 19.50 253.00Coefficients :Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)(Intercept) -57.834415 28.898935 -2.0013 0.04674 *value 0.109781 0.010493 10.4627 < 2e-16 ***capital 0.308113 0.017180 17.9339 < 2e-16 ***---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Total Sum of Squares: 2381400Residual Sum of Squares: 548900R-Squared : 0.7695Adj. R-Squared : 0.75796F-statistic: 328.837 on 2 and 197 DF, p-value: < 2.22e-16我用同样的数据在Stata也跑了一遍，结果是一样的，但Stata给出了固定效应模型的截距项的结果。
12、第七章（面板数据模型——固定影响变截距模型）
面板（平行）数据模型——固定影响变截距模型一、研究目的传统的计量经济学模型，一般只利用二维数据来估计参数——即截面数据（同一个时间截面上不同个体的指标值，如2000年我国30个省区的消费值）或时间序列数据（同一个体在不同时间点上的指标值，重庆市1978—2008年的消费值）。
而面板数据模型利用了三维数据来估计参数——既包含了截面数据也包含了时间序列数据（如1978—2008年我国30个省区的消费值）。
这样得到的模型与传统模型相比较有两个优点：（1）可以克服有的时候样本点不够的问题。
当利用时间序列数据估计模型的时候，经常会碰到样本数据不够的问题，这个时候如果能利用三维数据，就可以大大增加样本容量；（2）可以比较不同的个体之间的差异。
在利用二维数据来估计模型的时候，无论截面还是时序数据，都默认在整个样本区间内，参数值保持不变，但利用三维数据可以得到不同个体的参数值不一样的结果，这样就有利于比较个体之间的差异。
限于篇幅，本案例仅讨论固定影响变截距模型，更多内容参考面板数据模型的其他案例。
二、面板数据模型原理设有因变量it y 与1k ⨯维解释变量向量it x ，满足线性关系:,1,2,,,1,2,,it it it it it y i N t T αμ=++ = =x β （1）式（1）是考虑k 个经济指标在N 个个体及T 个时间点上的变动关系，其中N 表示个体截面成员的个数，T 表示每个截面成员的观测时期总数，参数it α表示模型的常数项，it β表示对应于解释变量向量it x 的1k ⨯维系数向量，k 表示解释变量个数。
随机误差项it μ相互独立，且满足0均值、等方差为2u σ 的假设。
在式（1）描述的模型中，自由度（NT ）远远小于参数个数（对于截面方程，待估计参 数的个数为(NT(k+1)+N)，对于时间截面方程，待估计参数的个数为(NT(k+1)+T)），这使得模型无法估计。
为了实现模型的估计，可以分别建立以下两类模型：从个体成员角度考虑，建立含有N 个个体成员方程的面板数据模型，在时间点上截面，建立含有T 个时间点截面方程的面板数据模型。
静态面板数据分析图
变系数模型
模型分类及软件操作 似不相关回归模型
Swamy 模型
1
图 2 静态面板数据模型概述
K
yit it x kit kit uit k 2
混合回归模型
it 1，it k
变截距常斜率模型
kit k，k 2
截距仅随个体变化 it i，kit k , k 2
截距随个体和时间变化 it +i +t，kit k , k 2
图 1 静态面板数据模型示意图
平衡数据建模原理
面板数据模型建模的基本原理
固定效应模型分类
固定效应变截距模型 静
固定效应模型软件估计
态
面
非平衡数据建模原理
板
广义最小二乘法估计
数
据
固定效应模型另外两种估计方法
模
二阶段最小二乘法估计
型
பைடு நூலகம்随机效应模型原理
随机效应变截距模型
模型软件估计 Hausman 检验
变系数模型原理
系数随个体变化
kit =ki
变系数模型
系数随个体和时间变化 kit =k +ki kt , kit k , k 2
kit =k +ki kt Hsiao 随机系数模型
i 确定固
定效应模型
i 随机效
应模型
ki 确定似无关回
归模型（SUR）
ki 随机 Swamy
系数模型
,i t 确定虚拟
变量模型
,i t 随机个体
时间随机效应模型
2
面板数据截距固定和随机效应的判断
1(xit
-
xi
)
+
-
i
)
~ ，上式写为 令(yit - y i ) = ~ y it ，(xit - x i ) = ~ x it ，(it - i ) = it ~ ~ y it = 1 ~ x it + it
(6)
用 OLS 法估计（1） 、 （6）式中的1，结果是一样的，但是用（6）式估计，可以减少被估参 数个数。 （2）用 OLS 法估计回归参数（不包括截距项，即固定效应） 。
y i = i + 1 x i + i , i = 1, 2, …, N
其中 y i =
(4)
1 T
t 1
T
y
T
xit ， i =
) =
1 T
t 1
T
it
,
i = 1, 2, …, N。公式(1)、(4)相减得，
(it
(yit (5)
yi
T
(12) 其中虚拟变量
1, 如果属于第t个截面，t 2,...,T。 Dt = 其他 0,
（注意不是从 1 开始）
1, 如果属于第i个个体，i 1,2,..., N。 Wi = （注意是从 1 开始） 其他 0,
it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T，表示随机误差项。yi t, xit, (i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T)分别表示被解释变量和解释变量。模型也可表示为
( SSEr SSEu ) /[( NT 2) ( NT T 1)] ( SSEr SSEu ) /(T 1) = SSEu /( NT T 1) SSEu /( NT T 1)
7PanelData模型
宏观时间序列分析模型 宏观Panel Data模型 完全非参数模型 其它
§1 Panel Data 计量经济学模型 —变截距模型
一、模型的设定——F检验 二、固定影响变截距模型 三、随机影响变截距模型 四、固定影响/随机影响模型的检验
——Hausman检验
一、模型的设定——F检验
⒈单方程平行数据模型的三种情形
n
X
iQi
yi
i1
i1
Qi
I Ti
1 Ti
ee
不齐数据
输出
数据整齐
因为样本 少，所以
差异大
⒌其它问题
• 时间间隔不均匀：
– 对于模型中没有时间变量和滞后变量的情况，对参数 估计结果没有影响。
– 将使得渐近性质的证明变得复杂。
三、随机影响变截距模型
⒈随机影响变截距模型的FGLS估计方法
ˆi yi X i ˆCV
截距的估计是无偏估计， 且仅当T趋于无穷大时
为一致估计。
Var(ˆi )
2 u
T
X iVar(ˆCV
) X i
随机项方差 估计量
s2
n i1
T t 1
(
yit
ˆ i
xit ˆCV
)2
/(nT
n
K)
• 分块估计的思路：
– 首先构造1个不含αi，只包含β的模型，对其进行OLS。 – 然后分别在每个个体上计算αi，分块的含义体现于此。
F1
(S2 S1) /[(n 1)K ] S1 /[nT n(K 1)]
~
F[(n
1) K ,
n(T
K
1)]
•从直观上看，如S2－S1很小，F1则很小，低于临界 值，接受H1。 S2为截距变化、系数不变的模型的残 差平方和，S1为截距、系数都变化的模型的残差平 方和。
stata固定效应截距项
stata固定效应截距项固定效应模型是一种用于面板数据分析的经济学模型，它主要用于探究个体特征对于个体观测数据的影响。
常常在面板数据中发现固定效应变量会对于数据的平均数值产生统计显著的影响，因此如何正确地分析这些固定效应变量是面板数据分析的一个重要问题。
本文将主要探究固定效应模型中的截距项以及其在分析中的重要性。
一、固定效应模型固定效应模型是面板数据分析中使用较为广泛的一种经济学建模方法。
通常情况下，固定效应模型也被称作个体效应或双重差分模型，它利用个体内比较进行分析，并对时间的变化进行控制，从而能够减小数据存在的结构性限制而得到更为准确的分析结果。
通常情况下，固定效应模型的表达式为：$$Y_{it}=β_{1}X_{it}+α_i +λ_t+ε_{it}$$其中，$i$代表面板数据中的个体；$t$代表面板数据中的时间；$Y_{it}$表示面板数据中的每一个个体在时间$t$的观测值；$X_{it}$代表个体的各种变量，例如收入、教育程度等；$α_i$表示个体固有的特征，例如性别、种族等；$λ_t$则表示随时间变化的共同的效应，例如季节性、经济周期等。
而$ε_{it}$则是模型中未被观测到的影响因素，通常假定其具有均值为$0$和方差为$\sigma^2$的正态分布。
固定效应模型的主要特点是，对每一个固定效应参数$\alpha_i$具有一个单独的估计结果，这样可以得到更为准确的面板数据分析结果。
因为在固定效应模型中，每个个体所具有的特征是与时间变化无关的，因此固定效应模型能够排除掉所有不随时间变化而恒定存在的变量，从而避免了结构性限制造成的偏差。
在面板数据中，固定效应截距项也被称作个体固定效应（Individual Fixed Effects），其主要代表了个体特征对于面板数据结果的影响。
通常情况下，个体固定效应并不关注个体所具有的各种变量，而是关注每个个体所独特具有的固有特征，例如天生的才华等。
因此固定效应截距项主要代表的是个体固有的、与时间变化无关的影响因素。
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一、含有Pool对象的工作文件
Pool对象在EViews中扮演着两种角色。
2. Pool序列命名 在Pool中使用序列的关键是序列命名：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，现有一个Pool对象含有识别名＿JPN，＿USA， ＿UK，想建立每个截面成员的GDP的时间序列，我们就 使用“GDP”作为序列的基本名。 把识别名称放在序列名的前面，中间或后面并没什么 关系，只要易于识别就行了。但是必须注意要保持一致， 不能这样命名序列：JPNGDP，GDPUSA，UKGDP1，因 为EViews无法在Pool对象中识别这些序列。
第八章 面板数据模型
• 在进行经济分析时经常会遇到时间序列和横截 面两者相结合的数据。 • 例如，在企业投资需求分析中，我们会遇到多个 企业的若干指标的月度或季度时间序列；在城镇居 民消费分析中，我们会遇到不同省市地区的反映居 民消费和居民收入的年度时间序列。 • 本章将前述的企业或地区等统称为个体，这种具 有三维（个体、指标、时间）信息的数据结构称为 /截面数据，有的书中也称为平行数据或面板数据 （panel data）。我们称这些数据为联合利用时间序 列/截面数据（Pooled time series，cross section）。
3. Pool序列概念
一旦选定的序列名和Pool中的截面成员识别名称相 对应，就可以利用这些序列使用Pool了。其中关键是要 理解Pool序列的概念。
一个Pool序列实际就是一组序列, 序列名是由基本名 和 所 有 截 面 识 别 名 构 成 的 。 Pool 序 列 名 使 用 基 本 名 和 “？”占位符，其中“？”代表截面识别名。如果序列 名为GDPJPN，GDPUSA，GDPUK，相应的Pool序列为 GDP? 。 如 果 序 列 名 为 JPNGDP ， USAGDP ， UKGDP ， 相应的Pool序列为 ?GDP。
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时间序列/截面数据的数据结构。在这 个角色中，Pool对象在管理和处理时间序列/截面数据上的 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时间序列/ 截面数据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
• 1. 创建Pool对象
• 在本章中，使用的是一个研究投资需求的例子，包括了五
家企业和三个变量的20个年度观测值的时间序列：
例10.5 研究企业投资需求模型
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 ：前一年企业前一年末工厂存货和设备的
第一节 Pool对象
EViews对面板数据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。
处理时间序列/截面数据的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。
价值
WE：西屋公司 US：美国钢铁公司
要创建Pool对象，选择Objects/New Object/Pool…并在编辑
窗口中输入截面成员的识别名称：
对截面成员的识别名称没有特别要求，但必须能使用这些识别名称建 立合法的EViews序列名称。此处推荐在每个识别名中使用“_”字符，它不 是必须的，但把它作为序列名的一部分，可以很容易找到识别名称。
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
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。
5. Pool序列数据 Pool中使用的数据都存在普通EViews序列中。这些序列 可以按通常方式使用：可以列表显示，图形显示，产生新序 列，或用于估计。也可以使用Pool对象来处理各单独序列。
其中基本名 I 代表企业总投资、M 代表前一年企业的市场价值、K 代 表前一年末工厂存货和设备的价值。每个企业都有单独的 I、M、K 数据。
EViews会自动按标准输入程序读取非堆积数据。并把每个截面变量看 作一个单独序列。注意要按照上述的Pool命名规则命名。
2. 堆积数据
二、输入Pool数据
有很多种输入数据的方法，在介绍各种方法之前，首先要理 解面板数据的结构，区别堆积数据和非堆积数据形式。 面板数据的数据信息用三维表示：时期，截面成员，变量。 例如：1950年，通用汽车公司，投资数据。 使用三维数据比较困难，一般要转化成二维数据。有几种常 用的方法。
1. 非堆积数据 存在工作文件的数据都是这种非堆积数据，在这种形式中， 给定截面成员、给定变量的观测值放在一起，但和其他变量、 其他截面成员的数据分开。例如，假定我们的数据文件为下面 的形式：
Pool对象的核心是建立表示截面成员的名称表。为明显 起见，名称要相对较短。例如，国家作为截面成员时，可 以使用USA代表美国，CAN代表加拿大，UK代表英国。 定义了Pool的截面成员名称就等于告诉了EViews，模型 的数据结构。在上面的例子中，EViews会自动把这个Pool 理解成对每个国家使用单独的时间序列。 必须注意，Pool对象本身不包含序列或数据。一个Pool 对象只是对基本数据结构的一种描述。因此，删除一个 Pool并不会同时删除它所使用的序列，但修改Pool使用的原 序列会同时改变Pool中的数据。