面板数据分析步骤
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
转载:面板数据分析的思路和Eviews操作:
面板数据一般有三种:混合估计模型;随机效应模型和固定效应模型。首先,第一步是作固定效应和随机效应模型的选择,一般是用Hausman检验。
如果你选用的是所有的企业,反映的是总体的效应,则选择固定效应模型,如果你选用的是抽样估计,则要作Hausman检验。这个可以在Eviews 5.1里头做。
H0:应该建立随机效应模型。
H1:应该建立固定效应模型。
先使用随机效应回归,然后做Hausman检验,如果是小概率事件,拒绝原假设则应建立固定效应模型,反之,则应该采用随机效应模型进行估计。
第二步,固定效应模型分为三种:个体固定效应模型、时刻固定效应模型和个体时刻固定效应模型(这三个模型的含义我就不讲了,大家可以参考我列的参考书)。如果我们是对个体固定,则应选择个体固定效用模型。但是,我们还需作个体固定效应模型和混合估计模型的选择。所以,就要作F值检验。相对于混合估计模型来说,是否有必要建立个体固定效应模型可以通过F检验来完成。
H0:对于不同横截面模型截距项相同(建立混合估计模型)。SSEr
H1:对于不同横截面模型的截距项不同(建立时刻固定效应模型)。SSEu
F统计量定义为:F=[( SSEr - SSEu)/(T+k-2)]/[ SSEu/(NT-T-k)] 其中,SSEr,SSEu分别表示约束模型(混合估计模型的)和非约束模型(个体固定效应模型的)的残差平方和(Sum squared resid)。非约束模型比约束模型多了T–1个被估参数。需要指出的是:当模型中含有k 个解释变量时,F统计量的分母自由度是NT-T- k。通过对F统计量我们将可选择准确、最佳的估计模型。
在作回归是也是四步:第一步,先作混合效应模型:在cross-section 一栏选择None ,Period也是None;Weights是cross-section Weights,然后把回归结果的Sum squared resid值复制出来,就是SSEr
第二步:作个体固定效用模型:在cross-section 一栏选择Fixed ,Period也是None;Weights是cross-section Weights,然后把回归结果的Sum squared resid值复制出来,就是SSEu
第三步:根据公式F=[( SSEr - SSEu)/(T+k-2)]/[ SSEu/(NT-T-k)]。计算出结果。其中,T为年数,不管我们的数据是unbalance还是balance 看observations就行了,也即Total pool (balanced) observations:的值,但是如果是balance我们也可以计算,也即是每一年的企业数的总和。比如说我们研究10年,每一年又500加企业,则NT=10×500=5000。K为解释变量,不含被解释变量。
第四步,根据计算出来的结果查F值分布表。看是否通过检验。检验准则:当F> Fα(T-1, NT-T-k) , α=0.01,0.05或0.1时,拒绝原假设,则结论是应该建立个体固定效应模型,反之,接受原假设,则不能建立个体固定效应模型。
参考书:
[1] Cheng Hsiao. Analysis of Panel Dada, 2nd ed. Originally published by Cambridge University Press in 2003.
[2] Greene, Econometric analysis
[3] Wooldridge, Jeffrey M., 2002, “Econometric analysis of cross section and panel data”, 1960-Cambridge, Mass.: MIT Press.
本文来自: 人大经济论坛Eviews专版版,详细出处参考:/bbs/viewthread.php?tid=782250&page=1&from uid=564225