EVIEWS面板数据分析操作教程之PanelData模型
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
计量经济面板数据模型及EVIEWs软件的实现
面板数据模型的分析及Eviews实现一、面板数据和模型概述在经济学研究和实际应用中，我们经常需要同时分析和比较横截面观察值和时间序列观察值结合起来的数据，即：数据集中的变量同时含有横截面和时间序列的信息。
这种数据被称为面板数据(panel data)，它与我们以前分析过的纯粹的横截面数据和时间序列数据有着不同的特点。
简单地讲，面板数据因同时含有时间序列数据和截面数据，所以其统计质既带有时间序列的性质，又包含一定的横截面特点。
因而，以往采用的计量模型和估计方法就需要有所调整。
例1 表1中展示的数据就是一个面板数据的例子。
其他类似的例子还有：历次人口普查中有关不同年龄段的受教育状况；同行业不同公司在不同时间节点上的产值等。
这里，不同的年龄段和公司代表不同的截面，而不同时间节点数据反映了数据的时间序列性。
研究和分析面板数据的模型被称为面板数据模型（panel data model）。
它的变量取值都带有时间序列和横截面的两重性。
一般的线性模型只单独处理横截面数据或时间序列数据，而不能同时分析和对比它们。
面板数据模型，相对于一般的线性回归模型，其长处在于它既考虑到了横截面数据存在的共性，又能分析模型中横截面因素的个体特殊效应。
当然，我们也可以将横截面数据简单地堆积起来用回归模型来处理，但这样做就丧失了分析个体特殊效应的机会。
二、一般面板数据模型介绍 符号介绍：ity ——因变量在横截面i 和时间t 上的数值；j it x ——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K j ,,2,1 =；有N 个横截面，即N i ,,2,1 =； 时间指标T t ,,2,1 =。
记第i 个横截面的数据为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=iT i i i y y y y21； ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=K iT iT iT Ki i i K i i i i x x x x x x x x x X 212221212111；⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=iT i i i μμμμ 21 其中对应的i μ是横截面i 和时间t 时随机误差项。
面板数据模型 计量经济学 EVIEWS建模课件
⑶当使用一个Pool序列名时，EViews认为将 准备使用Pool序列中的所有序列。EViews会自动 循环查找所有截面识别名称，并用识别名称来替 代“？”。然后会按指令使用这些替代后的名称 了。Pool序列必须通过Pool对象来定义，因为如 果没有截面识别名称，占位符“？”就没有意义。
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:GDP_JPN,GDP_USA,GDP_UK等; 其中“GDP”作为序列的基本名。
⑴通过View/Cross-Section Identifiers或选 择工具条的Define按钮，可以显示Pool中的截面成 员识别名称，并可以对其进行编辑。
⑵通过sheet按钮定义一组序列名, 序列名是 由基本名和所有截面识别名构成的。在Pool中的关 键是序列命名： 各序列名的命名规则可以使用基 本名和“？”占位符构成，其中“？”代表截面识 别名。如序列名为GDPJPN，GDPUSA，GDPUK，相应 的Pool序列命名时就要输入GDP?。如果序列名为 JPNGDP，USAGDP，UKGDP，则为 ?GDP。
⑴通过确定工作文件样本来指定堆积数据表中 要包含哪些时间序列观测值。
⑵打开Pool，选择View/Spreadsheet(stacked data)，EViews会要求输入序列名列表，可以输入 普 通 序 列 名 或 Pool 序 列 名 。 如 果 是 已 有 序 列 ， EViews 会 显 示 序 列 数 据 ； 如 果 这 个 序 列 不 存 在 ， EViews会使用已说明的Pool序列的截面成员识别名 称建立新序列或序列组。
⒉ 堆积数据 选择View/Spreadsheet(stacked data)， EViews会要求输入序列名列表。
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。
Eview60 手把手教你用eviews做panel模型(详细)
二、堆积数据
选择View/Spreadsheet（stacked data），EViews会要求输入序列名列表
确认后EViews会打开新建序列的堆积式数据表。我们看到的是按截 面成员堆积的序列，Pool序列名在每列表头，截面成员/年代识别符标识 每行：
9
Pool数据排列成堆积形式，一个变量的所有数据放在一起，和其他
少，以及进行数据估计。
本章将主要介绍怎样建立Pool数据以及定义和处理Pool对象。
1
§25.1 Pool对象
Pool对象的核心是建立用来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。
4
二、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。
三、使用Pool和序列
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。
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。
eviews面板数据模型分析——面板数据模型与应用
2.2 固定效应模型（fixed effects model） 。
解释设定个体固定效应模型的原因。假定有面板数据模型 yit = 0 + 1 xit +2 zi +it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T 其中0 为常数， 不随时间、 截面变化；每个个体回归函数的斜率1 相同； zi 表示随个体变化，但不随时间变化的难以观测的变量。上述模型可以 被解释为含有 N 个截距，即每个个体都对应一个不同截距的模型。令 i = 0 +2 zi，于是变为 yit = i + 1 xit +it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T 以家庭消费性支出与可支配收入关系为例， 省家庭平均人口数就是这样 的一个变量，即对于短期面板，这是一个基本不随时间变化的量，但是 对于不同的省份，这个变量的值是不同的。 因为 zi 是不随时间变化的量， 所以当对个体固定效应模型中的变量进行 差分时，可以剔除那些随个体变化，但不随时间变化的 zi 的影响。
yit = i + Xit ' +it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T
其中i是随机变量，表示对于i个个体有i个不同的截距项，且其变化与Xit 有关系；Xit为k 1阶回归变量列向量（包括k个回归量），为k 1阶回归 系数列向量，对于不同个体回归系数相同，yit为被回归变量（标量），it 为误差项（标量），则称此模型为个体固定效应模型。
2.2 固定效应模型（fixed effects model） 。
个体固定效应模型的强假定条件是， E(iti, Xit) = 0, i = 1, 2, …, N
i 作为随机变量描述不同个体建立的模型间的差异。 因为i 是不可观测
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。
eviews面板数据模型分析面板数据模型与应用数学
3.2 平均数（between）OLS 估计
平均数 OLS 估计法的步骤是首先对面板数据中的每个个体求平均数，共得到 N 个平均数（估计值）。然后利用 yit 和 Xit 的 N 组观测值估计参数。以个体固 定效应回归模型
yit = i + Xit &#t ' +it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T 如果模型是正确设定的，且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都具有 一致性。 对于经济序列每个个体 i 及其误差项来说通常是序列相关的。NT 个相关 观测值要比 NT 个相互独立的观测值包含的信息少。从而导致误差项的标 准差常常被低估，估计量的精度被虚假夸大。
• 可行GLS（feasible GLS）估计 （适用于随机效应模型）
3．面板数据模型估计方法
面板数据模型中的估计量既不同于截面数据估计量，也不同于时间序列
估计量，其性质随设定固定效应模型是否正确而变化。 3.1 混合最小二乘（Pooled OLS）估计 混合 OLS 估计方法是在时间上和截面上把 NT 个观测值混合在一起，然 后用 OLS 法估计模型参数。给定混合模型
yit = i + Xit' +it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T 如果i 为随机变量，其分布与 Xit 无关； Xit 为 k 1 阶回归变量列向 量（包括 k 个回归量），为 k 1 阶回归系数列向量，对于不同个体回 归系数相同，yit 为被回归变量（标量），it 为误差项（标量），这种模
截距项，zt 表示随不同截面（时点）变化，但不随个体变化的难以
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
面板数据eviews
1, 如果属于第i个个体，i 1, 2, ..., N , 其中 Di = 0, 其他,
个体固定效应模型（3）还可以用多方程表示为 y1t = 1 + X1t ' + 1t, y2t = 2 + X2t ' + 2 t, …
注意： （1）在 EViews 输出结果中i 是以一个不变的常数部分和随个体变化的部分相加而成。 （2）在 EViews 5.0 以上版本个体固定效应对话框中的回归因子选项中填不填 c 输出结 果都会有固定常数项。
案例 1（file:5panel02） ：1996-2002 年中国东北、华北、华东 15 个省级 地区的居民家庭固定价格的人均消费（CP）和人均收入（IP）数据。数据 是 7 年的，每一年都有 15 个数据，共 105 组观测值。 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。
11000 10000 9000 8000 7000 6000 5000 4000 3000 2000 2000 4000 6000 8000 10000 12000 IP_I 14000 cp_bj cp_nmg
11000 10000 9000 8000 7000 6000 5000 4000 3000 IP_T 2000 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 CP_1996 CP_2002
i = 1（对于第 1 个个体或时间序列） = 1, 2, …, T ，t i = 2（对于第 2 个个体或时间序列） = 1, 2, …, T ，t
yN t = N + XN t ' + N t, i = N（对于第 N 个个体或时间序列） = 1, 2, …, T ，t
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。
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。
PanelData模型EViews操作过程2013
Panel Data模型的EViews操作过程两种模式：Ⅰ. 关于Panel工作文件；Ⅱ. 关于Pool对象。
数据的预处理1.在EXCEL文件中，将每个变量各年的原始数据按照年份顺序排成一列，称之为堆积数据（见表“汇总0”）。
2．输入截面单元的标识（表示地区的符号，前面加_；如：_HB、_NMG等）。
3．将数据表按照时间分类（即排序，见表“汇总”）。
Ⅰ. 关于Panel工作文件的操作过程案例1：我国农村居民消费函数（2000-2010年，27个省市数据，工作文件：NXF）一、输入数据1、创建Panel工作文件选择File / New / Workfile，在出现的创建工作文件对话框中：（1）在文件结构类型中，选择“平衡面板（Balanced Panel）”；（2）输入起始、终止期，截面单元个数。
2．更改截面标识（可以省略）序列crossid 中是以数字1、2、…标记截面标识，为了便于区分，可以重新定义一个字符串序列。
（1）点击object / New object ，选择series Alpha 并输入序列名（设为dq ）； （2）双击dq 序列，在打开的序列窗口中粘贴截面标识的字符串序列；（3）双击工作文件窗口中的Range ，在弹出的对话框中，将截面标识的的ID 序列改成新的标识序列：dq3．输入数据键入命令：DATA Y X ，然后用复制+粘贴方式从Excel 文件中将各个变量的堆积数据（注意：数据事先要按照截面单元堆积，本例中是按照“地区”）复制到工作文件之中；此时工作文件中各个变量都是堆积数据。
工作文件中将生成分别表示截面标识和时期标识的两个序列：Crossid — 截面标识二、模型估计过程1．估计混合模型直接在命令窗口键入命令：LS Y C X2．估计变截距模型在方程窗口中点击Estimate按钮，在弹出的方程描述框中选择Panel Options选项卡，此时可以在截面和时期列表中选择None、Fixed、Random，用来选择单因素（或双因素）固定效应、随机效应变截距模型；同时可以选择GMM、GLS、SUR等估计方法。
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面板数据模型详解
eviews面板数据模型详解1.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9.1，9.2和9.3。
表9.1 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）数据人均消费 CONSUMEAH CONSUMEBJ CONSUMEFJ CONSUMEHB CONSUMEHLJ CONSUMEJL CONSUMEJS CONSUMEJX CONSUMELN CONSUMENMG CONSUMESD CONSUMESH CONSUMESX CONSUMETJ CONSUMEZJ19961997199819992000200120023607.43 3693.55 3777.41 3901.81 4232.98 4517.65 4736.52 5729.52 6531.81 6970.83 7498.48 8493.49 8922.72 10284.6 4248.47 4935.95 5181.45 5266.695638.74 6015.11 6631.68 3424.35 4003.71 3834.43 4026.34348.47 4479.75 5069.283110.92 3213.42 3303.15 3481.74 3824.44 4192.36 4462.08 3037.32 3408.03 3449.74 3661.68 4020.87 4337.22 4973.88 4057.5 4533.57 4889.43 5010.91 5323.18 5532.74 6042.6 2942.11 3199.61 3266.81 3482.33 3623.56 3894.51 4549.32 3493.02 3719.91 3890.74 3989.93 4356.06 4654.42 5342.64 2767.84 3032.33105.74 3468.99 3927.75 4195.62 4859.885022104643770.99 4040.63 4143.96 4515.056763.12 6819.94 6866.41 8247.69 8868.19 9336.1 3035.59 3228.713267.7 3492.98 3941.87 4123.01 4710.964679.61 5204.15 5471.01 5851.53 6121.04 6987.22 7191.96 5764.27 6170.14 6217.93 6521.54 7020.22 7952.39 8713.08表9.2 1996―2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入（元）数据人均收入 INCOMEAH INCOMEBJ INCOMEFJ INCOMEHB1996199719981999 5064.62000 5293.55 7432.26 5661.16 4912.88 4810 6800.23 5103.58 5357.79 5129.05 6489.97 4724.11 8140.5 9279.162001 5668.8 8313.08 5984.82 5425.87 5340.46 7375.1 5506.02 5797.01 5535.89 7101.08 5391.05 8958.72002 6032.4 9189.36 6679.68 6100.56 6260.16 8177.64 6335.64 6524.52 6051 7614.36 6234.36 9337.564512.77 4599.27 4770.477332.01 7813.16 8471.98 9182.76 10349.69 11577.78 12463.92 5172.93 6143.64 6485.63 6859.81 4442.81 4958.67 5084.64 5365.034268.5 6017.854595.14 6538.2INCOMEHLJ 3768.31 4090.72 INCOMEJL INCOMEJS INCOMEJX INCOMELN3805.53 4190.58 4206.64 4480.01 3780.2 4071.32 4251.42 4720.58 4207.23 4518.14617.24 4898.61INCOMENMG 3431.81 3944.67 4353.02 4770.53 INCOMESD INCOMESH INCOMESX INCOMETJ INCOMEZJ4890.28 5190.79 5380.08 5808.96 8178.48 8438.893702.69 3989.92 4098.73 4342.61 5967.71 6608.39 7110.54 7649.83 6955.79 7358.72 7836.76 8427.958773.1 10931.64 11718.01 12883.46 13249.810464.67 11715.6表9.3 1996―2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的消费者物价指数物价指数 1996 PAH PBJ PFJ PHB PHLJ PJL PJS PJX PLN PNMG PSD PSH PSX PTJ PZJ19971998 1001999200020012002 99 98.2 99.5 99 99.3 99.5 99.2 100.1 98.9109.9 101.397.8 100.7 100.5 99.1 102.1 98.7 98.1 96.8 9899.7 100.5 98.3 100.8 98.6 101.3111.6 105.3 102.4 100.6 103.5 103.1 105.9 101.7 99.7 107.1 103.5 98.4 107.1 104.4 100.4 107.2 103.7 99.2 109.3 101.7 99.4 108.410210198.7 100.1 100.8 98.6 100.3 99.5 98.699.9100107.9 103.1 99.3 107.6 104.5 99.3 109.6 102.8 99.4 109.2 102.8100107.9 103.1 98.6 109103.1 99.599.8 101.3 100.6 100.2 99.3 100.2 101.8 101.5 102.510099.6 103.9 99.8 98.9 98.899.6 101.2 10199.899.3 100.5 98.4 99.6 99.1107.9 102.8 99.7（1）建立面板数据工作文件首先建立工作文件。
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
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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
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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
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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
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实例
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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，
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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
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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
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）
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
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 数据软件操作（EVIEW6.0） 方式一
File/New/ Workfile Workfile structure type ： Dated-regular frequency
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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。
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
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?
H0： = 1 H1 ：(i = )< 1
Байду номын сангаас
Panel rho-Statistic Panel PP-Statistic Panel ADF-Statistic Group-rho-Statistic Group PP-Statistic Group ADF-Statistic
-3.415758（0.0012）* -5.991403（0.0000）* -7.835311（0.0000）* -0.837712（0.2809） -6.990581（0.0000）* -7.194068（0.0000）*
方式二（方式是否正确，有待考证）
File/New/ Workfile Workfile structure type ： Balanced Panel
Start date 1935 End date 1954 Number of cross 1 OK Cross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _US
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
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，
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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 H1 ：(i = )< 1 Pedroni检 验
填写序列 名
选择检验 方法
填写秩序
右边 所有 栏目 软件
自动 填写 无需 更改
填写模式，先做 序列图再选择
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例10.4中I?的水平变量的所有方法的单位根检验结果:
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(除Breitung检验 外)都接受原假设，
I?存在单位根，是非平稳的。
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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
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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
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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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