EViews面板数据模型估计教程
EVIEWS面板数据分析操作教程之PanelData模型
首先：建立随机效应回归
yi vi xi β ui
其次：用Hausman检验该模型是否是随机效应模型
21
此处选 random
一
确定影响形式软件操作
yi vi xi β ui
第一步：建立建立随机效应回归
◎POOL/ESTIMATE如右窗口
点确定结果请点 结果
由于自变量前
系数不变，所
k
1)]
F1
(S 2 S1 ) /[( N 1)k ] S1 ( NT N (k 1))
~
F[( N
1)k , N (T
k
1)]
获得S1，S2，S3后手工计算F2，F1，并查找临界值做出判定
请点：判定规则 请点 判定实例
27
模型形式检验步骤：注要手工计算
例10.5中系数 和 取何种形式可以利用模型形式设定检验方法
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
yit
F1=((S2-S1)/8)/(S1 /85) = 3.29 F2=((S3-S1)/12)/(S1 /85) = 25.73 界到点相利应，用的k1函和临数k界2是值@自为q由f：di度st(。d,k在1,给k2)定得5%到的F分显布著的性临水界平值下，(d其=0中.95d)，是得临 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
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。
使用Eviews进行面板数据操作(有图有真相)
（1）建立混合数据型工作文件
1. 建立一个年度工作文件（1996-2002）.（file:）
① file ——new—— workfile——object——new object——pool——OK
1 2
② 在弹出的对话框中输入截面个体的名称缩写——点击sheet,输入变量名
注意：由于无法输入个体名称， 容易产生混乱，因此不建议使用 该方法建立面板数据。
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
在估计结果中点击proc——Make Model可以出现估计结果的联立方 程形式，进一步点击Solve键可以 在弹出的对话框中进行动态和静态 预测。
在估计结果或原始的面包数据窗口中点击view——unit root test
这里默认为 Schwarz检 验，因为在 小样本情况 下Schwarz 检验效果最 好。
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
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）
用Eviews估计计量模型--沈利生
用Eviews估计计量模型沈利生2009年6月27-28日于华侨大学一、认识EViews目前EViews只有英文版，所有菜单提示都是英文。
第一行主菜单：File Edit Object Proc Quick Options Window help文件编辑对象过程快速选项窗口帮助（1）用菜单进行操作（不用记命令，直观；但有点繁琐。
）点击主菜单中任一项即出现下拉式菜单，可从中选择相应操作。
例如，打开工作文件：file – open – Eviews workfile – Eviews5 - Example Files，再选定相应文件，例如data，点击“打开”，选择BASICS.WF1，点击“打开”。
（2）在命令框里打入命令直接进行相应操作先设定文件路径：cd d:\eviews5然后直接打入命令：OPEN 再回车，选Example files – data ，点击回车“打开”，选择BASICS.WF1，点击“打开”。
EViews上的操作都在工作文件上进行，计算结果都可以保存在工作文件中。
屏幕显示如下：二、对数据操作（数据分析、估计模型、画图等），这是月度数据。
数据范围：Range:1959M01 1995M04 -- 436个观察值。
样本区间：Sample:1959M01 1989M12 – 372个观察值。
（1）显示数据：在命令框中打入命令SHOW M1 IP TB3 回车或在工作文件上用ctrl-鼠标左键选中这三个序列，双击，选open group 。
（2）观察数据图形（用于判断序列趋势）在Group表中点击View – Graph – Line 。
显示三、估计方程（1）在命令行中打入命令LS LOG(M1) C LOG(IP) TB3 回车。
相当于用OLS 方法估计如下方程：LOG(M1) = C(1) + C(2)*LOG(IP) + C(3)*TB3。
把估计结果拷贝到Word文件中，如下。
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。
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。
使用Eviews进行面板数据操作 有图有真相
③ 建立以所有的因变量值()为横坐标的变量ip_i和ip_t,其中ip_i 是按个体排序的 105个ip值，ip_t是按时间排序的105个ip值。
④ 按ctrl键，分别按顺序点击ip_t,cp_1996,cp_1997,cp_1998……——右键 open as a group(或者show)，此时打开的数据为阶梯型，其中第一列为全 部105个ip值，后面分别为1996年、1997年……的cp值。
方法二(个人认为该方法较麻烦)：
① 新建立一个截面数据文件夹file——new——workfile, 在弹出的对话框左侧 选择unstructured/undated，右边输入105——OK——object——new object——series,在右边变量名的对话框中输入变量名cp_1996（这里一定 要输入，否则不会出现该变量）——OK——双击变量名cp_1996,在弹出的 对话框的第1-15个空格中输入数据。
在估计结果中点击proc——Make Model可以出现估计结果的联立方 程形式，进一步点击Solve键可以 在弹出的对话框中进行动态和静态 预测。
在估计结果或原始的面包数据窗口中点击view——unit root test
这里默认为 Schwarz检 验，因为在 小样本情况 下Schwarz 检验效果最 好。
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
Eviews12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
3.Pool对象数据的分析
打开 Pool 对象窗口，选择工具栏中的 “ View”|“Descriptive Statistics…”选项，得到下图所示的对话框。
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
3.Pool对象数据的分析
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
对于堆积形式的数据可以采用手动方式输入，也可以采用 Pool对象中的数据导入方式输入。但要注意的是，数据必须 是平衡的，如果采用导入方式，则源文件中截面成员的排列 顺序与Pool对象中的截面成员标识名称的顺序要保持一致。 对于截面成员堆积数据，每个截面成员的样本期应该是一致 的；对于时期堆积数据，每个时期必须包含相同数目的截面 成员，并且排列顺差应该是一致的。当观测值为空值（NA） 时，应用“–”代替，以保证数据总体结构平衡。
一、Panel Data模型原理
分类： 通常情况下，可将面板数据模型分为三类： 变截距模型：当模型中系数向量 i t相同即均为，而截距 项 i t是不同时，则应建立变截距模型； 变系数模型：当模型中系数向量 i t和截距项 i t均发生变 化时，则应建立变系数模型； 截距和系数均不变的模型：当模型中系数向量 i t和截距项 i t均相同时，即同为 和，则应建立截距和系数均不变的 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
（1）堆积数据 在“Series order”中指定数据的排列方式，“In Columns”为 纵向排列，“In Rows”为横向排列。在“Group observations” 中指定数据堆积形式，“By Cross-section” 为按截面成员堆 积，“By Date”为按时期堆积。在“Upper-left data cell”的编 辑 栏 中 指 定 EXCEL 工 作 表 中 数 据 的 起 始 单 元 格 。 在 “ Ordinary and Pool” 的编辑栏中输入序列名称，例如， I? M? 。如果输入的系列名是 Pool 序列名， EViews 软件会用截 面成员的标识名称创建序列或命名序列；如果是普通序列名， 则会创建单个序列。其他各项内容的设定与第三章介绍的数 据导入相同。设定好各项内容后单击“OK”按钮就完成了数 据的读入。
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，
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。
Eviews6.0面板数据操作指南
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面板数据模型估计教程
EViews 6.0 beta在面板数据模型估计中的应用来自免费的minixi1、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面板数据分析操作教程及实例解析课件.ppt
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。
精品
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
精品
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
精品
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精话品框
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
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
精品
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
精品
方式二（方式是否正确，有待考证）
EVIEWS面板数据分析操作教程及实例 ppt课件
◎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
EVIEWS面板数据分析操作教程及
实例
12
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：
只有此处小于 0.05,说明除此 法外都认为非
平稳
各种方法的结果(E除VIEBWrSe面i板tu数n据g分检析操验作教外程)及都接受原假设， I?
存在单位根，是非平稳的。 实例
9
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EV拒IEW绝S面原板数假据分设析，操作所教程以及可
目的：防止虚假回归或伪回归
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。
以得出结论： I?是I(1)的。 实例
10
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
EVIEWS面板数据分析操作教程及
实例
11
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，
- 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)。
EViews 6.0 beta在面板数据模型估计中的应用
来自免费的minixi
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。
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。
18、祝大家好运，也祝贺在下从北京地质学院毕业50周年，十分荣幸我的校友5月15日在北京举行了纪念会；十分荣幸杨遵义院士（古生物）、王鸿祯院士（地史）、涂光织院士（矿床，同班小王成了涂夫人，可惜，自古红颜多薄命）和张本仁院士（南京大学研究生毕业，教完构造课就成了右派？，教课时还不是院士）是在下的院士老师，还有许多老师都将永远的铭记，教数学的女老师（苏教授的夫人），教俄语的王语今教授。
也特向我在武汉大学的老师张尧庭教授、冯文权教授致敬。
特发此贴祝福我的老师们和同学们健康。
谢谢。
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。