Eviews7.0数据操作
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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z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:
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。
(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。
(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。
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。
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:
i t i t i t
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。