用Eviews6处理面板数据

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EVIEWS面板数据分析操作教程及实例解析

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

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。

详细的EVIEWS面板数据分析操作 LN

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
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
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
思路二 若变换序列后均为同阶非平稳序列,则请点
11
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:

详细的EVIEWS面板数据分析操作

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。

eviews处理面板数据操作步骤(特别好)

eviews处理面板数据操作步骤(特别好)
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
.
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
思路二 若变换序列后均为同阶非平稳序列,则请点
.
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
F 2 ( S 3 S 1 S ( 1 N ) / N [ N T ( 1 k ( ) k 1 ) ( 1 ) ) ~ ] F [N ( 1 )k ( 1 )N , ( T k 1 )]
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

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

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。

应用eviews进行面板数据分析ppt课件

应用eviews进行面板数据分析ppt课件
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。
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。

EVIEWS面板数据分析操作教程及实例

EVIEWS面板数据分析操作教程及实例
F1 ( S 2 S1 ) /[( N 1)k ] ~ F [( N 1)k , N (T k 1)] S1 ( NT N (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 来确定。 (1) 首先分别计算3种形式的模型:变参数模型、变截距模 型和不变参数模型,在每个模型的回归统计量里可以得到相应 的残差平方和S1=339121.5、S2 = 444288.4 和S3 = 1570884。 (2) 按(10.2.7)式和(10.2.8)式计算F统计量,其中N=5、k=2、 T=20,得到的两个F统计量分别为: F1=((S2-S1)/8)/(S1 /85) = 3.29 F2=((S3-S1)/12)/(S1 /85) = 25.73 利用函数 @qfdist(d,k1,k2) 得到F分布的临界值,其中d 是临 界点,k1和k2是自由度。在给定5%的显著性水平下(d=0.95),得 到相应的临界值为: F2(12, 85) = 1.87 F1(8, 85) =2.049
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) Fisher联合-max统计 量(p值) 128.7 (0.0000)* 65.74 (0.2266)
原假设
Fisher联合迹统计 量(p值) 133.4 (0.0000)* 65.74 (0.2266)
Kao检验 H0: = 1
除此项 外均支 持协整
Group-rho-Statistic -0.837712(0.2809) H0: = 1 Group PP-Statistic -6.990581(0.0000)* H1 :(i = )< 1 Group ADF-Statistic -7.194068(0.0000)*

详细的EVIEWS面板数据分析操作

详细的EVIEWS面板数据分析操作

至少1个协整向量 65.74 (0.2266)
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。
详细的EVIEWS面板数据分析操作
View/Spreadsheet View:i? m? k?
详细的EVIEWS面板数据分析操作
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
详细的EVIEWS面板数据分析操作
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)
除此项 外均支 持协整
详细的EVIEWS面板数据分析操作
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)
原假设

Fisher联合迹统计量 Fisher联合-max统计

(p值)
量(p值)
协Leabharlann 整0个协整向量133.4 (0.0000)*
128.7 (0.0000)*
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
详细的EVIEWS面板数据分析操作
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:

详细的EVIEWS面板数据分析操作

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,

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

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。

手把手教你将面板数据导入eviews

手把手教你将面板数据导入eviews

1)下图是面板数据。

BJ表示北京的意思,CONS表示变量“消费”,INC表示变量“收入”。

研究的是5个城市,1994年至1999年的消费与收入。

2)打开软件eviews6.0,依次打开:File-new-workfile,最后应该如图所示那样。

图中“Number of cross sections:”填写样本数量,这里指BJ、TJ等5个样本,
3)点击“OK”后应该如下图所示
4)依次打开:Proc-import-read text-lotus-excel,打开EXCEL面板数据的文件名,弹出一个菜单,填写如下图所示:c2是数据开始的地方,中间方框里填写变量名:CONS和INC;
5)点击“OK”后如下图所示。

此时,已经成功将面板数据导入eviews,
6)检验是否正确,可双击上图中cons,结果如下图,和EXCEL面板数据一样。

7)如果对你有帮助,给点鼓励啊。

-----精心整理,希望对您有所帮助!。

EVIEWS面板数据分析操作教程及实例解析课件.ppt

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处理面板数据操作步骤(特别好)

eviews处理面板数据操作步骤(特别好)
判定规则 :
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
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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面板数据分析操作教程及实例

EVIEWS面板数据分析操作教程及实例

Panel Data模型
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)
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) Fisher联合-max统计 量(p值) 128.7 (0.0000)* 65.74 (0.2266)
原假设
Fisher联合迹统计 量(p值) 133.4 (0.0000)* 65.74 (0.2266)
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。
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。
9
第三步 平稳性检验后分析路径选择
平稳性检验后若:
若变换序列后均为同阶非平稳序列,则请点
思路二
11
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。
6
分析数据的平稳性软 件 操 作
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Eviews6.0面板数据操作
1.数据输入
1.1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。

1.2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。

1.3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。

1.4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。


1.4.1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。

1.4.2生成时序图
如下图操作。

在”gragh options”界面的”specifi”下选择生成的时序图的形状,一般都默认设置,生成的时序图如下图3所示。

观察时序图的趋势,以确定单位根检验的检验模式。

1.4.3单位根检验
单位根检验时,在”group unit root test”里的”test for root in”按检验结果一步步检验,如果原值”level”的检验结果符合要求,即不存在单位根,则单位根检验就不需要检验下去了,如果不符合要求,则需继续检验一阶差分”1st difference”、二阶差分”2nd difference”。

”include in test equation”是检验模式的选择,根据上面时序图的形状来选择。

从上面的时序图可以看出,原值的检验模式应该选择含有截距项和趋势的检验模式,即”include in test equation”选择”individual intercept and trend”。

检验结果如下图3所示。

从检验结果可以看出,检验结果除了levin 检验方法外其他方法的结果都不符合要求(Prob.xx小于置信度(如0.05),则认为拒绝单位根的原假设,通过检验)。

所以继续检验一阶差分和二阶差分,直到检验结果达到要求。

如果变量原值序列通过单位根检验,则称变量为0阶单整;如果变量一阶差分后的序列通过单位根检验,则称变量为一阶单整,以此推之。

注意:单位根检验的方法(test type)较多,可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher这5种方法进行面板单位根检验。

一般,为了方便起见,只采用相同根单位根检验LLC和不同根单位根检验Fisher-ADF这两种检验方法,如果它们都拒绝存在单位根的原假设,则可以认为此序列是平稳的,反之就是非平稳的。

1.5协整检验
协整检验检验的是模型的变量之间是否存在长期稳定的关系,其前提是解释变量和被解释变量在单位根检验时为同阶单整。

操作如下图所示。

1.6回归估计
面板数据模型根据常数项和系数向量是否为常数,分为3种类型:混合回归模型(都为常数)、变截距模型(系数项为常数)和变系数模型(皆非常数)。

混合模型:
it it it y x αβμ=++ 1,2,,;1,2,,i N t T == 变截距模型:it i it it y x αβμ=++ 1,2,,;1,2,,i N t T == 变系数模型:it
i it i it y x αβμ=++ 1,2,
,;1,2,
,i N t T ==
判断一个面板数据究竟属于哪种模型,用F 统计统计量:
()[]
()2111()/11,(1)/(1)S S N K F F N K N T K S NT N K --⎡⎤⎣⎦=
---⎡⎤⎣⎦
-+
()[]
()3121()/1(1)1(1),(1)/(1)S S N K F F N K N T K S NT N K --+⎡⎤⎣⎦=
-+--⎡⎤⎣⎦-+
来检验以下两个假设:
121:N H βββ===,12122:,N N H αααβββ======。

其中,1S 、2S 、3S 分别为变系数模型、变截距模型和混合模型的残差平方和,K 为解释变量的个数,N 为截面个体数量,α为常数项,β为系数向量。

若计算得到的统计量2F 的值小于给定显著性水平下的相应临界值,则接受假设2H ,
用混合模型拟合样本。

反之,则需用1F 检验假设1H ,如果计算得到的1F 值小于给定显著性水平下的相应临界值,则认为接受假设1H ,用变截距模型拟合,否则用变系数模型拟合。

具体操作:
1)、分别对面板数据进行3种类型模型的回归,得到1S 、2S 、3S 。

此外,一般来说,用样本数据推断总体效应,应用随机效应回归模型;直接对样本数据进行分析,采用固定效应回归模型。

首先回到面板数据表,如果是在如下这个界面时,
点击按钮,在跳出的“series list ”文本框里输入模型变量,如下图。

也可以通过重新打开工作文件,如下图操作。

选择自己当初保存的路径和文件名,点击打开。

打开后,跳出工作文件
双击,
然后分别进行变系数、变截距和混合模型的回归估计:点击,进行变系数回归
(变系数)
变截距回归
混合模型估计
前面同2)操作,在“pool estimation”输入如下
2)、确定模型形式
把模型估计取得的s1、s2、s3数值代入前述公式(第13页),如下
()[]()2111()/11,(1)/(1)S S N K F F N K N T K S NT N K --⎡⎤⎣⎦
=---⎡⎤⎣⎦-+ ()[]()3121()/1(1)1(1),(1)/(1)S S N K F F N K N T K S NT N K --+⎡⎤⎣⎦
=-+--⎡⎤⎣⎦
-+
计算得到F1、F2值,检验假设H1、H2,从而确定采用何种模型形式(变系数、变截距、混合效应)。

3)、回归分析
若检验结果表明应采用变系数模型,回到以下界面进行估计
点击,进行变系数回归
上图列示了回归结果,其中:
①Coefficient为系数,比如AH的系数为0.760053,截距项为477.4820-315.8649
②t-Statistic为t值,检验每一个自变量的合理性。

|t|大于临界值表示可拒绝系数为0的假设,即系数合理。

Prob为系数的概率,若其小于置信度(如0.05)则表明|t|大于临界值,即认为系数合理。

从结果可以看出,本例中系数合理。

③R-squared为样本决定系数,表示总离差平方和中由回归方程可以解释部分的比例,比例越大说明回归方程可以解释的部分越多。

值为0-1,越接近1表示拟合越好,>0.8认为可以接受,但是R2随因变量的增多而增大,所以可以通过增加自变量的个数来提高模型的R-squared。

本例中R-squared0.995382,接近1,拟合度相当好。

Adjust R-seqaured为修正的R-squared,与R-squared有相似意义。

④F-statistic表示模型拟合样本的效果,即选择的所有自变量对因变量的解释力度。

F大于临界值则说明拒绝0假设。

若Prob(F-statistic)小于置信度(如0.05)则说明F大于临界值,方程显著性明显。

本例中Prob(F-statistic)为0.000000,模型方程显著。

⑤Durbin-Watson stat:检验残差序列的自相关性。

其值在0-4之间。

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