eviews面板数据实例分析(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，和。

表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 199719981999200020012002

CONSUMEAH

CONSUMEBJ

CONSUMEFJ

CONSUMEHB

CONSUMEHLJ

CONSUMEJL

CONSUMEJS

CONSUMEJX

CONSUMELN

CONSUMENMG

CONSUMESD5022

CONSUMESH10464

CONSUMESX

CONSUMETJ

CONSUMEZJ

表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1996199719981999200020012002

INCOMEAH

INCOMEBJ

INCOMEFJ

INCOMEHB

INCOMEHLJ

INCOMEJL4810

INCOMEJS

INCOMEJX

INCOMELN

INCOMENMG6051

INCOMESD

INCOMESH

INCOMESX

INCOMETJ

INCOMEZJ

表 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：

建立面板数据库。

物价指数 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 PAH 100 99 PBJ PFJ PHB 99 PHLJ PJL 98 PJS PJX 102 101 PLN 100 PNMG PSD PSH 100 100 PSX PTJ 109 PZJ

101

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。

相应的表达式是：

ˆ129.630.76it it

CP IP =+ 2

0.98,4824588r 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）

相应的表达式为：

1215

ˆ515.60.7036.3537.6...198.6it it CP IP D D D =+-+++ (55) 2

0.99,2270386r 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：

127

ˆ 2.60.78105.9134.1...93.9it it CP IP D D D =++++- 2

0.987,4028843R 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：