eviews面板大数据实例分析报告(包会)
Eviews实验报告
Eviews实验报告
本次实验使用Eviews对数据进行了分析和建模，主要分为以下几个部分：
一、数据预处理
1. 数据清洗：对数据进行了初步的检查和清洗，处理了数据中的缺失值和异常值；
2. 数据变换：对原始数据进行了对数化处理，使其符合正态分布。
二、数据分析
1. 描述性统计：通过统计均值、标准差、相关系数等指标，对数据进行了分析和描述；
2. 单因素分析：使用单因素方差分析对不同自变量与因变量之间的关系进行了检验。
三、建模分析
1. 模型选择：根据变量相关性和变量显著性等因素，最终选择了一组自变量，建立了多元线性回归模型；
2. 模型检验：对建立的模型进行了残差分析，验证了模型的可靠性和稳定性；
3. 预测分析：利用建立的模型对新数据进行了预测，并进行了模型预测精度的评估。
四、实验结论
通过Eviews的分析和建模，得出了以下结论：
1. 数据清洗和变换可以提高数据分析的准确性和可靠性；
2. 描述性统计和单因素分析可以为建模提供有用的参考和决策依据；
3. 多元线性回归模型可以较好地解释自变量与因变量之间的关系，并可进行预测和决策分析。
综上所述，本次实验通过Eviews软件对数据进行了分析和建模，得出了有关数据的一些重要结论，为后续数据分析和决策提供了基础和支持。
详细的EVIEWS面板数据分析操作39页PPT
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
详细的EVIEWS面板数据分析操作
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
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。
EVIEWS案例分析
学会分析计算结果！
பைடு நூலகம்
作图： 法1：单击“Quick/Graph”在出现的对话框上，键入 y x或 y x1 x2---/ok； 在出现的菜单中点击 Line Grap； 在下拉菜 单中选类型（如Scatter Diagram(散点图)/OK,出现图形；---）
Quick---Estimate Equation
Eviews主要操作步骤
一、启动软件包 （ 双击“Eviews”，进入Eviews主页） 二、创建工作文件（点击“File/New/Workfile/Ok”） 出现“Workfile Range”，目的： 1、选择数据频率（类型）： Annual (年度) Quartely（季度） ┆ Undated or irrequar（未注明日期或不规则的） 2、确定Start date 和End date（如1980 1999或1 18 /ok）。 出现“Workfile对话框（子窗口）”中已有两个变量： c-----常数项 resid----模型将产生的残差项
(三) 检验模型 经济意义检验； 统计推断检验； 计量经济学检验； 预测检验； （计算机仿真技术判 断模型参数估计值 的可信度及模型的 功效等）。
(四) 应用模型 经济预测； 经济结构分析； 政策评价； （通过政策模拟提供制定 经济政策的依据）
二、案例分析
例 讨论家庭收入X对家庭消费支出Y的影响问题，通过 调查得到一组数据（百元）如下 ：
注：在Equation框中，点击Resids,可以出 现Residual、Actual、Fitted的图形
计算描述统计量 点击: 1、“Quick/Group statistics/Descriptive statistics/Common Sample；
详细EVIEWS面板数据分析操作37页PPT
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
详细EVIEWS面板数据分析操作
31、园日涉以成趣，门虽设而常关。 32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。 33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。
34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月 扬明辉 ，冬岭 秀孤松 。 35、丈夫志四海，我愿不知老。
Hale Waihona Puke 21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
eviews面板大数据实例分析报告(包会)
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1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002CONSUMEAH 3607.433693.553777.413901.814232.984517.654736.52CONSUMEBJ 5729.526531.816970.837498.488493.498922.7210284.6CONSUMEFJ 4248.474935.955181.455266.695638.746015.116631.68CONSUMEHB 3424.354003.713834.43 4026.34348.474479.755069.28CONSUMEHLJ 3110.923213.423303.153481.743824.444192.364462.08CONSUMEJL 3037.323408.033449.743661.684020.874337.224973.88CONSUMEJS 4057.5 4533.574889.435010.915323.185532.74 6042.6CONSUMEJX 2942.113199.613266.813482.333623.563894.514549.32CONSUMELN 3493.023719.913890.743989.934356.064654.425342.64CONSUMENMG 2767.84 3032.33105.743468.993927.754195.624859.88CONSUMESD 3770.994040.634143.964515.05 50225252.415596.32CONSUMESH 6763.126819.946866.418247.698868.19 9336.1 10464CONSUMESX 3035.593228.71 3267.73492.983941.874123.014710.96CONSUMETJ 4679.65204.15471.05851.56121.06987.27191.91 5 1 3 42 6CONSUMEZJ 5764.276170.146217.936521.547020.227952.398713.08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1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002INCOMEAH 4512.774599.274770.47 5064.6 5293.55 5668.8 6032.4INCOMEBJ 7332.017813.168471.98 9182.7610349.6911577.7812463.92INCOMEFJ 5172.936143.646485.63 6859.81 7432.26 8313.08 9189.36INCOMEHB 4442.814958.675084.64 5365.03 5661.16 5984.82 6679.68INCOME HLJ 3768.314090.72 4268.5 4595.14 4912.88 5425.87 6100.56INCOMEJL 3805.534190.584206.64 4480.01 4810 5340.46 6260.16INCOMEJS 5185.79 5765.26017.85 6538.2 6800.23 7375.1 8177.64INCOMEJX 3780.2 4071.324251.42 4720.58 5103.58 5506.02 6335.64INCOMELN 4207.23 4518.14617.24 4898.61 5357.79 5797.01 6524.52INCOME NMG 3431.813944.674353.02 4770.53 5129.05 5535.89 6051INCOMESD 4890.285190.795380.08 5808.96 6489.97 7101.08 7614.36INCOMESH 8178.488438.89 8773.110931.6411718.0112883.46 13249.8INCOMESX 3702.693989.924098.73 4342.61 4724.11 5391.05 6234.36INCOMETJ 5967.716608.397110.54 7649.83 8140.5 8958.7 9337.56INCOMEZJ 6955.797358.727836.76 8427.95 9279.1610464.67 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（1）建立面板数据工作文件首先建立工作文件。
eviews案例分析作业
eviews案例分析作业Eviews案例分析作业。
本次作业将使用Eviews软件进行一个实际案例的分析，以展示Eviews在实际经济数据分析中的应用。
我们选取了美国GDP（国内生产总值）和失业率的数据，来进行相关性分析和趋势预测。
首先，我们导入美国GDP和失业率的时间序列数据，并进行数据的初步观察和描述性统计分析。
通过Eviews的数据视图功能，我们可以直观地看到这两个变量的变化趋势和波动情况，从而为后续的分析提供基础。
接下来，我们将利用Eviews进行相关性分析，探讨美国GDP与失业率之间的关系。
通过Eviews的相关性分析功能，我们可以得到它们之间的相关系数，并利用散点图和回归分析来观察它们之间的线性关系。
通过这些分析，我们可以初步了解到美国GDP和失业率之间的关联程度，为后续的预测分析提供参考。
在完成相关性分析后，我们将利用Eviews进行趋势预测。
通过Eviews的时间序列分析功能，我们可以选择合适的模型对美国GDP和失业率的未来趋势进行预测。
在选择模型的过程中，我们将充分考虑数据的平稳性、季节性等特点，以确保模型的准确性和可靠性。
最终，我们将得到美国GDP和失业率未来的预测值，并进行可视化展示，以便更直观地观察它们的趋势变化。
通过本次Eviews案例分析作业，我们不仅对Eviews软件的使用有了更深入的了解，同时也对实际经济数据的分析方法有了更加清晰的认识。
Eviews作为一款专业的计量经济学软件，具有强大的数据分析和建模功能，可以帮助我们更好地理解和预测经济现象，为经济决策提供科学依据。
总之，Eviews案例分析作业不仅是对所学知识的巩固和实践，更是对实际问题的解决和预测。
通过本次作业，我们不仅提升了对Eviews软件的熟练度，更深入了解了经济数据分析的方法和技巧，为今后的学习和工作打下了坚实的基础。
希望通过这次作业的学习，能够更好地应用Eviews软件进行实际经济数据的分析和预测，为经济决策提供更加科学的支持。
eviews面板数据实例分析包会修订版
e v i e w s面板数据实例分析包会修订版IBMT standardization office【IBMT5AB-IBMT08-IBMT2C-ZZT18】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199719981999200020012002人均消费1996CONSUMEAH3607.433693.553777.413901.814232.984517.654736.52 CONSUMEBJ5729.526531.816970.837498.488493.498922.7210284.6 CONSUMEFJ4248.474935.955181.455266.695638.746015.116631.68 CONSUMEHB3424.354003.713834.434026.34348.474479.755069.28 CONSUMEHLJ3110.923213.423303.153481.743824.444192.364462.08 CONSUMEJL3037.323408.033449.743661.684020.874337.224973.88CONSUMEJS4057.54533.574889.435010.915323.185532.746042.6 CONSUMEJX2942.113199.613266.813482.333623.563894.514549.32 CONSUMELN3493.023719.913890.743989.934356.064654.425342.64 CONSUMENMG2767.843032.33105.743468.993927.754195.624859.88 CONSUMESD3770.994040.634143.964515.0550225252.415596.32 CONSUMESH6763.126819.946866.418247.698868.199336.110464 CONSUMESX3035.593228.713267.73492.983941.874123.014710.96 CONSUMETJ4679.615204.155471.015851.536121.046987.227191.96 CONSUMEZJ5764.276170.146217.936521.547020.227952.398713.08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1996199719981999200020012002INCOMEAH4512.774599.274770.475064.65293.555668.86032.4 INCOMEBJ7332.017813.168471.989182.7610349.6911577.7812463.92 INCOMEFJ5172.936143.646485.636859.817432.268313.089189.36 INCOMEHB4442.814958.675084.645365.035661.165984.826679.68 INCOMEHLJ3768.314090.724268.54595.144912.885425.876100.56 INCOMEJL3805.534190.584206.644480.0148105340.466260.16 INCOMEJS5185.795765.26017.856538.26800.237375.18177.64 INCOMEJX3780.24071.324251.424720.585103.585506.026335.64 INCOMELN4207.234518.14617.244898.615357.795797.016524.52 INCOMENMG3431.813944.674353.024770.535129.055535.896051 INCOMESD4890.285190.795380.085808.966489.977101.087614.36 INCOMESH8178.488438.898773.110931.6411718.0112883.4613249.8INCOMESX3702.693989.924098.734342.614724.115391.056234.36 INCOMETJ5967.716608.397110.547649.838140.58958.79337.56 INCOMEZJ6955.797358.727836.768427.959279.1610464.6711715.6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1996199719981999200020012002PAH109.9101.310097.8100.7100.599PBJ111.6105.3102.4100.6103.5103.198.2PFJ105.9101.799.799.1102.198.799.5PHB107.1103.598.498.199.7100.599PHLJ107.1104.4100.496.898.3100.899.3PJL107.2103.799.29898.6101.399.5（1）建立面板数据工作文件首先建立工作文件。
Eviews实验-面板数据
Eviews实验-面板数据模型可以建立两种Eviews工作文件：（1）混合（pool）数据型工作文件；（2）面板数据型工作文件。
根据教材第10章案例：关于酒后驾车，研究酒精税和关于酒后驾车的法律规定对交通死亡事故的效应。
美国每年有4万高速公路交通事故，约1/3涉及酒后驾车。
这个比率在饮酒高峰期会上升。
早晨1-3点25%的司机饮酒。
饮酒司机出交通事故数是不饮酒司机的13倍。
现有1982-1988年48个州共336组美国公路交通事故死亡人数与啤酒税的数据。
原始数据的excel文件为：fatality.xls或fatality.xlsx一、建立混合数据型工作文件，估计模型首先建立时间序列（年度）工作文件：Fatality_pool.wfl.建立新的对象：Eviews菜单，Object-New object-pool在窗口中输入48个州的标识（注：也可输入_1, _2……类似格式）在新建的混合数据库（Pool）窗口的工具栏中点击Sheet键（第2种路径是，点击View键，选Spreadsheet (stacked data)功能），从而打开Series List（列写序列名）窗口，定义时间序列变量“mrall? Beertax?”，其中“?”表示与marll和beertax相关的48个州标识。
点击OK键，从而打开混合数据库（Pool）窗口（图5）。
点击Edit+-键，使EViwes处于可编辑状态，用复制和粘贴的方法输入数据。
(提示：注意excel 数据中的排序)图所示为以时间为序的阵列式排列（stacked data）。
点击Order+-键，还可以变换为以截面为序的阵列式排列。
输入完成后的情形见图。
点击PoolGener可以通过公式用已有的变量生成新变量（注意：输入变量时，不要忘记带变量后缀“？”）如mrall为每万人死亡率，定义死亡人数：vfrall=10000*mrall。
建立新的页面，对1982年的数据进行分析。
详细的EVIEWS面板数据分析操作
m? k?
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?
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）
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录入 数据软件操作（EVIEW6.0） 方式一
File/New/ Workfile Workfile structure type ： Dated-regular frequency 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?
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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
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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
EVIEWS面板数据分析操作教程及实例
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
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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
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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）*
eviews多元线性回归案例分析报告报告材料
中国税收增长的分析一、研究的目的要求改革开放以来，随着经济体制的改革深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生了很大的变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元到2002年已增长到17636.45亿元25年间增长了33倍。
为了研究中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。
影响中国税收收入增长的因素很多，但据分析主要的因素可能有：〔1〕从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基根源泉。
〔2〕公共财政的需求，税收收入是财政的主体，社会经济的开展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算指出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能有一定的影响。
〔3〕物价水平。
我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的DGP等指标和和经营者收入水平都与物价水平有关。
〔4〕税收政策因素。
我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是1984—%。
但是第二次税制改革对税收的增长速度的影响不是非常大。
因此可以从以上几个方面，分析各种因素对中国税收增长的具体影响。
二、模型设定为了反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的‘国家财政收入’中的“各项税收〞〔简称“税收收入〞〕作为被解释变量，以反映国家税收的增长；选择“国内生产总值〔GDP〕〞作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出〞作为公共财政需求的代表；选择“商品零售物价指数〞作为物价水平的代表。
由于税制改革难以量化，而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，可暂不考虑。
所以解释变量设定为可观测“国内生产总值〔GDP〕〞、“财政支出〞、“商品零售物价指数〞从《中国统计年鉴》收集到以下数据年份财政收入〔亿元〕Y国内生产总值(亿元〕X2财政支出〔亿元〕X3商品零售价格指数〔%)X419781979 102 1980 106 1981198219831984 717119851986 106 1987198819891990199119921993199419951996199719981999 97 200020012002设定线性回归模型为：Y i=β0+β2X2+β3X3+β4X4+μ三、参数估计利用eviews软件可以得到Y关于X2的散点图：可以看出Y和X2成线性相关关系Y关于X3的散点图：可以看出Y和X3成线性相关关系Y关于X4的散点图：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/01/09 Time: 13:16Sample: 1978 2002Included observations: 25Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CX2X3X4R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared S.D. dependent varS.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid 1463163. Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)模型估计的结果为：Y i=+0.022067X2+X3+X4(940.6119) (0.0056) (0.0332) (8.7383)t={-2.7458} {3.9567} {21.1247} {2.7449}R2=0.997 R2=0.997 F=2717.254 df=21四、模型检验模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年GDP每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其他变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入就会增长0.7021亿元；在假定其他变量不变的情况下，当零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.985亿元。
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，
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
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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
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
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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
精品
方式二（方式是否正确，有待考证）
用Eviews6处理面板数据剖析
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”work”文本框的“work 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“work”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。
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
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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，
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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）
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。
17
因果分析
格兰杰因果检验（因果检验的前提是变量协整）。 Eviews好像没有在POOL窗口中提供Granger causality test，如果想对面板数据中的某些合成序列 做因果检验的话，不妨先导出相关序列到一个组中 (POOL窗口中的Proc/Make Group)，再来试试
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Fra bibliotek（EVIEW6.0） 方式一
File/New/ Workfile Workfile structure type ： Dated-regular frequency
18
回归模型
一 确定影响形式 固定影响 随机影响
二 确定模型形式 形式一 形式二 形式三
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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1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002CONSUMEAH 3607.433693.553777.413901.814232.984517.654736.52CONSUMEBJ 5729.526531.816970.837498.488493.498922.7210284.6CONSUMEFJ 4248.474935.955181.455266.695638.746015.116631.68CONSUMEHB 3424.354003.713834.43 4026.34348.474479.755069.28CONSUMEHLJ 3110.923213.423303.153481.743824.444192.364462.08CONSUMEJL 3037.323408.033449.743661.684020.874337.224973.88CONSUMEJS 4057.5 4533.574889.435010.915323.185532.74 6042.6CONSUMEJX 2942.113199.613266.813482.333623.563894.514549.32CONSUMELN 3493.023719.913890.743989.934356.064654.425342.64CONSUMENMG 2767.84 3032.33105.743468.993927.754195.624859.88CONSUMESD 3770.994040.634143.964515.05 50225252.415596.32CONSUMESH 6763.126819.946866.418247.698868.19 9336.1 10464CONSUMESX 3035.593228.71 3267.73492.983941.874123.014710.96CONSUMETJ 4679.65204.15471.05851.56121.06987.27191.91 5 1 3 42 6CONSUMEZJ 5764.276170.146217.936521.547020.227952.398713.08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1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002INCOMEAH 4512.774599.274770.47 5064.6 5293.55 5668.8 6032.4INCOMEBJ 7332.017813.168471.98 9182.7610349.6911577.7812463.92INCOMEFJ 5172.936143.646485.63 6859.81 7432.26 8313.08 9189.36INCOMEHB 4442.814958.675084.64 5365.03 5661.16 5984.82 6679.68INCOME HLJ 3768.314090.72 4268.5 4595.14 4912.88 5425.87 6100.56INCOMEJL 3805.534190.584206.64 4480.01 4810 5340.46 6260.16INCOMEJS 5185.79 5765.26017.85 6538.2 6800.23 7375.1 8177.64INCOMEJX 3780.2 4071.324251.42 4720.58 5103.58 5506.02 6335.64INCOMELN 4207.23 4518.14617.24 4898.61 5357.79 5797.01 6524.52INCOME NMG 3431.813944.674353.02 4770.53 5129.05 5535.89 6051INCOMESD 4890.285190.795380.08 5808.96 6489.97 7101.08 7614.36INCOMESH 8178.488438.89 8773.110931.6411718.0112883.46 13249.8INCOMESX 3702.693989.924098.73 4342.61 4724.11 5391.05 6234.36INCOMETJ 5967.716608.397110.54 7649.83 8140.5 8958.7 9337.56INCOMEZJ 6955.797358.727836.76 8427.95 9279.1610464.67 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（1）建立面板数据工作文件首先建立工作文件。
打开工作文件后，过程如下：物价指数 19961997 199819992000 2001 2002PAH 109.9 101.3 100 97.8 100.7 100.5 99 PBJ 111.6 105.3 102.4100.6103.5 103.198.2 PFJ 105.9 101.7 99.799.1102.198.7 99.5PHB 107.1 103.5 98.4 98.199.7100.5 99 PHLJ 107.1 104.4 100.496.898.3100.8 99.3 PJL 107.2 103.7 99.29898.6 101.3 99.5 PJS 109.3 101.799.498.7100.1 100.899.2 PJX 108.4 102 10198.6100.399.5100.1 PLN 107.9 103.1 99.398.699.9 100 98.9 PNMG 107.6 104.5 99.399.8101.3 100.6 100.2PSD 109.6 102.8 99.499.3 100.2 101.899.3 PSH 109.2 102.8 100 101.5102.5 100 100.5 PSX 107.9 103.1 98.699.6103.999.8 98.4PTJ 109 103.1 99.598.999.6101.299.6 PZJ107.9102.899.798.810199.899.1建立面板数据库。
在窗口中输入15个不同省级地区的标识。
（2）定义序列名并输入数据产生3*15个尚未输入数据的变量名。
这样可以通过键盘输入或黏贴的方法数据数据。
（3）估计、选择面板模型打开一个pool窗口，先输入变量后缀（所要使用的变量）。
点击Estimate，打开估计窗口。
A.混合模型的估计方法左边的Common表示相同系数，即表示不同个体有相同的斜率。
得到如下输出结果：相应的表达式是：ˆ129.630.76it itCP IP =+ (2.0)(79.7)20.98,4824588r R SSE ==上式表示15个省级地区的城镇人均指出平均占收入的76%。
B.个体固定效应回归模型的估计方法将截距项选择区选Fixed effects （固定效应）得到如下输出结果：相应的表达式为：1215ˆ515.60.7036.3537.6...198.6it it CP IP D D D =+-+++ (6.3) (55) 20.99,2270386r R SSE ==其中虚拟变量1215,,...,D D D 的定义是：1,1,2,...,150,i i i D =⎧=⎨⎩如果属于第个个体,其他15个省级地区的城镇人均指出平均占收入70%。
从上面的结果可以看出北京市居民的自发性消费明显高于其他地区。
接下来用F 统计量检验是应该建立混合回归模型，还是个体固定效应回归模型。
0H ：i αα=。
模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合回归模型）。
1H ：模型中不同个体的截距项i α不同（真实模型为个体固定效应回归模型）。
F 统计量定义为：()/[(1)()]()/(1)/()/()r u r u u u SSE SSE NT k NT N k SSE SSE N F SSE NT N k SSE NT N k --------==----其中r SSE 表示约束模型，即混合估计模型的残差平方和，u SSE 表示非约束模型，即个体固定效应回归模型的残差平方和。
非约束模型比约束模型多了1N -个被估参数。
所以本例中：0.05(4824588227386)/(151)8.1(14,89) 1.82270386/(105151)F F --===--f所以推翻原假设，建立个体固定效应回归模型更合理。
C.时点固定效应回归模型的估计方法 将时间选择为固定效应。
得到如下输出结果：相应的表达式为：127ˆ 2.60.78105.9134.1...93.9it it CP IP D D D =++++- (76.6) 20.987,4028843R SSE ==其中虚拟变量127,,...,D D D 的定义是：1,0,t D ⎧=⎨⎩如果属于第t 个截面，t=1996,...,2002其他D.个体随机效应回归模型估计截距项选择Random effects（个体随机效应）得到如下部分输出结果：相应的表达式是：1215ˆ345.20.72 2.6367.0...106.1it it CP IP D D D =+-+++ (68.5) 20.98,2979246R SSE ==其中虚拟变量1215,,...,D D D 的定义是：1,0,i D ⎧=⎨⎩如果属于第i 个个体,i=1,2,...,15其他接下来利用Hausman 统计量检验应该建立个体随机效应回归模型还是个体固定效应回归模型。
0H ：个体效应与回归变量（it IP ）无关（个体随机效应回归模型） 1H ：个体效应与回归变量（it IP ）相关（个体固定效应回归模型）分析过程如下：得到如下检验结果：由检验输出结果的上半部分可以看出，Hausman统计量的值是14.79，相对应的概率是0.0001，即拒接原假设，应该建立个体固定效应模型。