EViews 6.0在面板数据模型估计中的实验操作

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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。

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。
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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。

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。

EVIEWS面板数据分析操作教程及实例

除此项外均支持协整
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)
支
原假设
Fisher联合迹统计 Fisher联合-max统计
量(p值)
量(p值)
持协
整
0个协整向量
133.4 (0.0000)*
128.7 (0.0000)*
至少1个协整向量 65.74 (0.2266)
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
F1=((S2-S1)/8)/(S1 /85) = 3.29 F2=((S3-S1)/12)/(S1 /85) = 25.73 界到相点利应，用的k1函和临数k界2是值@自为qf由：di度st(。d,k在1,k给2)定得5%到的F分显布著的性临水界平值下，(d其=0中.9d5)，是临得 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
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

面板数据的联立方程模型在eviews中估计的详细图解

使用Eviews进行面板数据操作(有详图，包括Hausman检验，单位根检验)

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）
⑤ 在打开的数据组中点击view——graph——scatter——simple scatter, 便可得到不同时间的散点图。
⑥ 同理，按ctrl键，分别选择ip_i, ip_ah,I p_bj, ip_hb…便可得到不同个体的散点图。
由于是用同一组数据画出的图形，所以虽然采用的是不同的方法，但是绘出的两个图形一样。
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。
注意：只有在随机效应估计窗口中才能进行Hausman检验，只有在固定效应估计窗口中才能进行似然比检验
Hausman检验的原假设是个体效应与回归变量无关，应建立随机效应模型，因此当Hausman值较大，其对应的P值远小于0.05时，拒绝

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。

计量经济学软件Eviews6.0基本操作

计量经济学软件EVIEWS6.0基本操作一、什么是EVIEWSEVIEWS (ECONOMETRIC VIEWS)软件是QMS（QUANTITATIVE MICRO SOFTWARE）公司开发的、基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。

EVIEWS软件主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测(REGRESSION AND FORECASTING)、时间序列(TIME SERIES)以及横截面数据(CROSS-SECTIONAL DATA )分析。

与其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS、stata、R）相比，EVIEWS功能优势是菜单操作简单明了，使用方法，非常适用计量经济学初级学员。

本手册对EVIEWS软件6.0版本进行简单介绍，目的是让初级学员通过本章介绍，能够对学过的计量经济理论和方法进行简单应用，以便完成本书所述的相关实验项目。

二、EVIEWS安装EVIEWS6.0文件安装包大小约190MB，可在网上下载①。

下载完毕后，按照包中安装文件所述安装方法安装该软件。

安装完毕后，将快捷键发送的桌面，电脑桌面显示有EVIEWS6.0图标，整个安装过程就结束了。

双击EVIEWS按钮即可启动该软件（图1），图1所示界面称为EVIEWS软件主窗口，主窗口中的菜单，如File菜单称为EVIEWS主菜单。

图1三、Eviews工作特点初次使EVIEWS6.0计量经济学软件，必须了解其工作过程。

如，想要完成一个校准一元线性回归模型的参数估计，必须要完成两大步工作。

第一大步工作就是在建立一个工作文档（即EVIEWS6.0中的Workfile文档）、建立变量、导入数据；第二大步工作是在第一大步工作的基础上，根据模型特征，选用适当的参数估计方法，完成参数估计及相关检验。

四、具体示例在这里，我们通过一个简单的标准一元线性回归模型的估计过程来说明Eviews软件完成回归分析的基本过程。

(完整word版)实验一Eviews软件的基本操作-学生实验报告

实验报告课程名称: 计量经济学实验项目:实验一EViews软件的基本操作实验类型：综合性□设计性□验证性专业班别：姓名：学号:实验课室：指导教师：石立实验日期：广东商学院华商学院教务处制一、实验项目训练方案小组合作：是□否小组成员：无实验目的：了解熟悉EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。

实验场地及仪器、设备和材料实验室：普通配置的计算机,Eviews软件及常用办公软件。

实验训练内容(包括实验原理和操作步骤）:【实验内容】1.打开运行并认识Eviews软件；2.EViews软件的数据输入、编辑与序列生成；3.图形分析与描述统计分析；4.数据文件的存储与调用。

【实验数据】实验以附件“数据”所列出数据资料为例进行操作。

【实验步骤】一、打开运行软件实验中采用Eviews软件6.0版本绿色版，实验计算机上已安装，请找到图标，点击即可打开软件的操作界面.【注意：FTP中上传了软件的压缩包，同学们可以拷贝到自己的电脑，将压缩包解压后，打开文件夹，双击注册表,进行注册，注册成功后即可使用。

】二、认识软件界面Eviews软件窗口有无部分组成:标题栏、主菜单、命令窗口、状态栏、工作区.三、输入数据1．创建工作文件（1）菜单方式在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency)、起始期和终止期。

注：根据数据的不同类型，应创建不同的工作文件，Eviews提供的数据工作文件可分为三种：a、无结构数据/截面数据:Unstructured/Undatedb、时间序列数据:Dated-regular frequency具体有:年度数据（Annual)、半年数据（Semi-annual）、季度数据（Quarterly）、月度数据（Monthly）、周数据（Weekly)、一周五天的数据（Daily-5days week）、一周七天的数据（Daily-7days week)、每日数据(Daily/integer date)c、面板数据Balanced Panel在本例中，按照下图的方式选取选项和填写数据：（2）命令方式在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件.命令格式为：CREATE 时间频率类型起始期终止期(时间频率类型以该类型英文首字母标记）则本例实验中的程序可写为：CREATE A 1978 2005在创建的工作文件中，一开始其就包含了两个对象：（如图）*系数向量C(保存估计系数用）*残差序列RESID（实际值与拟合值之差）2．输入数据并命名（1）添加新序列．．点击Objects/New Object（或在工作区右击鼠标,选取New Object），对象类型选择Series，并给定序列名，一次只能创建一个新序列。

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。

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
支
Fisher联合迹统计量 Fisher联合-max统计
持
(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：

基于EViews 6的面板数据计量分析

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。

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。

EVIEWS面板数据分析操作教程及实例 ppt课件

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
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
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，

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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。

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。

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。

_gongshang_zhongguo_jianshe_jiaotong_beijing_ningbo_huaxia_minsheng_nanjing_pufa_shenfazhan_xingye_zhaoshang_zhongxin_nongye_guangda1.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 2942.13199.63266.83482.33623.53894.54549.31 1 1 3 6 1 2CONSUMELN 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 4679.615204.155471.015851.536121.046987.227191.96CONSUMEZJ 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 6679.68INCOMEHL3768.34090.74268.5 4595.14 4912.88 5425.87 6100.56J 1 2INCOMEJL 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 6524.52INCOMENMG 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物价指数1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 PAH 109.9 101.3 100 97.8 100.7 100.5 99PBJ 111.6 105.3 102.4 100.6 103.5 103.1 98.2PFJ 105.9 101.7 99.7 99.1 102.1 98.7 99.5PHB 107.1 103.5 98.4 98.1 99.7 100.5 99PHLJ 107.1 104.4 100.4 96.8 98.3 100.8 99.3PJL 107.2 103.7 99.2 98 98.6 101.3 99.5PJS 109.3 101.7 99.4 98.7 100.1 100.8 99.2PJX 108.4 102 101 98.6 100.3 99.5 100.1PLN 107.9 103.1 99.3 98.6 99.9 100 98.9PNMG 107.6 104.5 99.3 99.8 101.3 100.6 100.2PSD 109.6 102.8 99.4 99.3 100.2 101.8 99.3PSH 109.2 102.8 100 101.5 102.5 100 100.5PSX 107.9 103.1 98.6 99.6 103.9 99.8 98.4PTJ 109 103.1 99.5 98.9 99.6 101.2 99.6PZJ 107.9 102.8 99.7 98.8 101 99.8 99.1（1）建立面板数据工作文件首先建立工作文件。