详细的EVIEWS面板数据分析操作
EVIEWS面板数据分析操作教程之PanelData模型
首先：建立随机效应回归
yi vi xi β ui
其次：用Hausman检验该模型是否是随机效应模型
21
此处选 random
一
确定影响形式软件操作
yi vi xi β ui
第一步：建立建立随机效应回归
◎POOL/ESTIMATE如右窗口
点确定结果请点 结果
由于自变量前
系数不变，所
k
1)]
F1
(S 2 S1 ) /[( N 1)k ] S1 ( NT N (k 1))
~
F[( N
1)k , N (T
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
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
yit
F1=((S2-S1)/8)/(S1 /85) = 3.29 F2=((S3-S1)/12)/(S1 /85) = 25.73 界到点相利应，用的k1函和临数k界2是值@自为q由f：di度st(。d,k在1,给k2)定得5%到的F分显布著的性临水界平值下，(d其=0中.95d)，是得临 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
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基本操作与数据分析
EViews基本操作与数据分析EViews基本操作与数据分析一、EViews的基本操作与数据处理1、建立工作文件（File/New/Workfile）、数据库（Database）、程序（Program）或文本文件（Text File）。
（1）EViews的界面：菜单栏下面的白色空白区域为命令窗口。
（2）打开空表：Quick/Empty Group。
（3）Workfile的界面：c表示截距序列，resid表示残差序列。
2、输入数据（1）数据分为时间序列数据（Dated-regular Frequency，默认选项）、横界面数据（Unstructured/Undated）和面板数据（Balanced Panel），时间序列的日期间隔符号可以是“:”、“.”或“,”。
Q表示季度，M表示月份，W表示周。
（2）EViews也可以直接打开已有文件（Open/EViews Workfile）、外部数据（Foreign Data）、数据库（Database）、程序（Program）或文本文件（T ext File）。
EViews 5.0可以导入其他的外部数据：File/Open/Foreign Data as Workfile。
（3）调用外部数据：File/Import/……。
先建立工作文件，然后才能调用数据，EViews允许调用3种格式的数据：ASCII、Lotus和Excel工作表。
如果原文件已有序列名称，则只需输入序列个数即可。
3、对象（Object）的操作与处理（1）生成新对象（New Object）：Equation、Graph、Group、Matrix、Series、Table、Text、V AR等。
（2）对象的编辑：剪切（Cut）、复制（Copy）、粘贴（Paste）、删除（Delete）、合并（Merge）和替代（Replace）等。
（3）对象的命名：对象必须以半角字符命名，不能用中文命名，命名不宜太长。
使用Eviews进行面板数据操作(有详图，包括Hausman检验，单位根检验)
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。
应用eviews进行面板数据分析ppt课件
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。
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：
面板数据eviews应用
高效稳定
03
Eviews在处理大规模数据集时表现出高效稳定的性能，能够快
速得出分析结果。
Eviews软件应用领域
经济学
Eviews在经济学领域的应用非常 广泛，主要用于实证研究和政策 分析，如劳动经济学、发展经济 学等。
金融学
Eviews在金融学领域的应用主要 涉及时间序列分析和回归分析， 如股票价格分析、风险管理等。
感谢您的观看
THANKS
社会学
Eviews在社会学领域的应用主要 涉及面板数据分析，如人口统计 学、社会调查等。
02 面板数据基础知识
面板数据定义
面板数据
面板数据也称为时间序列数据，它同时包含了横截面和时间序列两个维度的信息，能够更全面地反映经济现象的 变化规律。
面板数据的特点
面板数据能够提供更丰富的信息，可以控制不可观测的异质性，并且能够更好地揭示经济现象的动态变化。
根据诊断结果对模型进行调整或优化，如添加或删除变 量、调整模型形式等。
对模型的残差进行自相关检验和异方差检验，以判断模 型的残差是否存在自相关或异方差问题。
对优化后的模型进行重新估计和检验，确保模型的质量 和稳定性。
04 面板数据Eviews应用实例
实例一：混合效应模型分析
总结词
混合效应模型是一种同时考虑固定效应和随机效应的模型，适用于面板数据。
面板数据类型
长面板
长面板是指样本数量相对较小，但每个样本的观测期较长。
短面板
短面板是指样本数量相对较大，但每个样本的观测期较短。
超长面板
超长面板是指样本数量和观测期都较长，通常用于研究长期经济 现象。
面板数据估计方法
固定效应模型
固定效应模型是一种常用的面板数据估计 方法，它通过控制不可观测的异质性来估
Eviews6.0面板数据操作
E 【2 】views6.0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”输入数据的起止时代,”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,输入个别.一般输入方法为如下：若上海输入_sh,北京输入_bj,….个别输入完成后,点击该界面的键,在跳出的”series list”输入变量名称,留意变量后要加问号.格局如下：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,则主动保存到我的文档.然后在“workfile”界面如下会显示保存路径：d:\my documents\a.wf1.若要保存到本身选择的路径下面,则在保存时选择“save as”,在跳出的文本框里选择本身要保存的路径以及定名文件名称.4.单位根磨练.一般回归前要磨练面板数据是否消失单位根,以磨练数据的安稳性,避免伪回归,或虚伪回归,确保估量的有用性.单位根磨练时要分变量磨练.（补充：网上对面板数据的单位根磨练和协整磨练消失不赞成见,一般以为时光区间较小的面板数据无需进行这两个磨练.）（1）生成数据组.如下图操作.点击”make group”后在跳出的”series list”里输入要单位根磨练的变量,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”graghoptions”界面的”specifi”下选择生成的时序图的外形,一般都默认设置,生成的时序图如下图3所示.不雅察时序图的趋向,以肯定单位根磨练的磨练模式.（3）单位根磨练.单位根磨练时,在”group unit root test”里的”test for root in”按磨练成果一步步磨练,假如原值”level”的磨练成果相符请求,即不消失单位根,则单位根磨练就不须要磨练下去了,假如不相符请求,则需持续磨练一阶差分”1stdifference”.二阶差分”2nd difference”.”include in test equation”是磨练模式的选择,依据上面时序图的外形来选择.从上面的时序图可以看出,原值的磨练模式应当选择含有截距项和趋向的磨练模式,即”include in test equation”选择”individual intercept and trend”.磨练成果如下图3所示.从磨练成果可以看出,磨练成果除了levin磨练办法外其他办法的成果都不相符请求（Prob.xx小于置信度(如0.05),则以为谢绝单位根的原假设,经由过程磨练）.所以持续磨练一阶差分和二阶差分,直到磨练成果达到请求.假如变量原值序列经由过程单位根磨练,则称变量为0阶单整;假如变量一阶差分后的序列经由过程单位根磨练,则称变量为一阶单整,以此推之.留意：单位根磨练的办法（test type）较多,可以运用LLC.IPS.Breintung.ADF-Fisher 和PP-Fisher这5种办法进行面板单位根磨练.一般,为了便利起见,只采用雷同根单位根磨练LLC和不同根单位根磨练Fisher-ADF这两种磨练办法,假如它们都谢绝消失单位根的原假设,则可以以为此序列是安稳的,反之就长短安稳的.5.协整磨练.协整磨练磨练的是模子的变量之间是否消失长期稳固的关系,其前提是解释变量和被解释变量在单位根磨练时为同阶单整.操作如下图所示.6.回归估量面板数据模子依据常数项和系数向量是否为常数,分为3种类型：混杂回归模子（都为常数）.变截距模子（系数项为常数）和变系数模子（皆异常数）.混杂模子： itit it y x αβμ=++1,2,,;1,2,,i N t T == 变截距模子：iti it it y x αβμ=++1,2,,;1,2,,i N t T == 变系数模子：iti it i it y x αβμ=++1,2,,;1,2,,i N t T ==断定一个面板数据毕竟属于哪种模子,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 --+⎡⎤⎣⎦=-+--⎡⎤⎣⎦-+来磨练以下两个假设：121:N H βββ===,12122:,N N H αααβββ======.个中,1S .2S .3S 分离为变系数模子.变截距模子和混杂模子的残差平方和,K 为解释变量的个数,N 为截面个别数目,α为常数项,β为系数向量.若盘算得到的统计量2F 的值小于给定明显性程度下的响应临界值,则接收假设2H ,用混杂模子拟合样本.反之,则需用1F 磨练假设1H ,假如盘算得到的1F 值小于给定明显性程度下的响应临界值,则以为接收假设1H ,用变截距模子拟合,不然用变系数模子拟合.具体操作：1）.分离对面板数据进行3种类型模子的回归,得到1S .2S .3S .此外,一般来说,用样本数据揣摸总体效应,运用随机效应回归模子;直接对样本数据进行剖析,采用固定效应回归模子. 起首回到面板数据表,假如是在如下这个界面时,点击按钮,在跳出的“series list”文本框里输入模子变量,如下图.也可以经由过程从新打开工作文件,如下图操作.选择本身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,然后分离进行变系数.变截距和混杂模子的回归估量：点击,进行变系数回归（变系数）变截距回归混杂模子估量前面同2）操作,在“pool estimation”输入如下2）.肯定模子情势把模子估量取得的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 --+⎡⎤⎣⎦=-+--⎡⎤⎣⎦-+盘算得到F1.F2值,磨练假设H1.H2,从而肯定采用何种模子情势（变系数.变截距.混杂效应）.3）.回归剖析若磨练成果表明应采用变系数模子,回到以下界面进行估量点击,进行变系数回归上图列示了回归成果,个中：①Coefficient为系数,比如AH的系数为0.760053,截距项为477.4820-315.8649②t-Statistic为t值,磨练每一个自变量的合理性.|t|大于临界值表示可谢绝系数为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,即以为系数合理.从成果可以看出,本例中系数合理.③R-squared为样本决议系数,表示总离差平方和中由回归方程可以解释部分的比例,比例越大解释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以为可以接收,但是R2随因变量的增多而增大,所以可以经由过程增长自变量的个数来进步模子的R-squared.本例中R-squared0.995382,接近1,拟合度相当好.Adjust R-seqaured为修改的R-squared,与R-squared有类似意义.④F-statistic表示模子拟合样本的后果,即选择的所有自变量对因变量的解释力度.F大于临界值则解释谢绝0假设.若Prob(F-statistic)小于置信度(如0.05)则解释F大于临界值,方程明显性明显.本例中Prob(F-statistic)为0.000000, 模子方程明显.⑤Durbin-Watson stat：磨练残差序列的自相干性.其值在0-4之间._01_02_03_04_05_06_08 _09 _10 _11 _12 _13 _14 _15 _16 _17 _18 _19 _20 _21 _22 _23 _24 _25 _26 _27 _28 _29 _30 _31_33_34w? trade? ex? im? pr? mo? rc? tech? dex? dim? log(ex?) log(im?) log(pr?) log(mo?) rc? log(tech?)。
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统计分析软件的基本使用方法
Eviews统计分析软件的基本使用方法一、介绍Eviews是一款专为经济学家和金融学家设计的统计分析软件，它提供了丰富的数据分析和计量经济模型建立功能。
本文将介绍Eviews的基本使用方法，包括数据导入、数据处理、计量经济模型建立和结果分析等方面。
二、数据导入使用Eviews进行统计分析的第一步是将数据导入软件中。
Eviews支持多种数据格式，包括Excel、CSV和SPSS等。
用户可以选择“File”菜单下的“New”选项来创建新的数据文件，然后选择“Import”选项将数据文件导入。
在导入数据时，用户需要指定数据的类型、路径和文件名等信息。
三、数据处理导入数据后，用户可以对数据进行处理和清洗，以准备后续的分析工作。
Eviews提供了多种数据处理功能，包括数据排序、变量选择、缺失值处理和数据转换等。
用户可以通过简单的拖放操作或者使用命令来完成这些处理任务。
四、计量经济模型建立Eviews的核心功能之一是计量经济模型的建立和估计。
用户可以通过Eviews提供的拖放界面来构建模型，也可以使用Eviews的命令语言进行模型编写。
Eviews支持多种计量经济模型，包括线性回归模型、时间序列模型和面板数据模型等。
用户可以根据自己的需求选择适合的模型进行建立。
五、模型估计建立模型后，用户需要对模型进行估计和检验。
Eviews提供了多种估计方法，包括最小二乘法、广义最小二乘法和面板数据估计等。
用户可以选择合适的估计方法，并根据需要进行参数估计和假设检验。
Eviews会根据用户的选择自动进行结果计算，并提供相应的输出。
六、结果分析完成模型估计后，用户需要对结果进行分析和解释。
Eviews提供了丰富的结果分析工具，包括参数估计的显著性检验、残差分析、模型拟合度检验和模型比较等。
用户可以通过简单的图表和统计量来展示和解释模型的结果。
七、时间序列分析除了建立和估计计量经济模型，Eviews还提供了强大的时间序列分析功能。
eviews处理面板数据操作步骤(特别好)
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
精选课件
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操作入门输入数据-对数据进行描述统计和画图【可编辑全文】
可编辑修改精选全文完整版Eviews操作入门：输入数据，对数据进行描述统计和画图首先是打开Eviews软件，可以双击桌面上的图标，或者从windows开始菜单中寻找Eviews，打开Eviews后，可以看到下面的窗口如图F1-1。
图F1-1 Eviews窗口关于Eviews的操作可以点击F1-1的Help，进行自学。
打开Eviews后，第一项任务就是建立一个新Workfile或者打开一个已有的Workfile，单击File，然后光标放在New上，最后单击Workfile。
如图F1-2图F1-2图F1-2左上角点击向下的三角可以选则数据类型，如同F1-3。
数据类型分三类截面数据，时间序列数据和面板数据。
图F1-3图F1-2右上角可以选中时间序列数据的频率，见图F1-4。
图F1-4对话框中选择数据的频率：年、半年、季度、月度、周、天（5天一周或7天1周）或日内数据（用integer data）来表示。
对时间序列数据选择一个频率，填写开始日期和结束日期，日期格式：年：1997季度：1997：1月度：1997：01周和日：8：10：1997表示1997年8月10号，美式表达日期法。
8：10：1997表示1997年10月8号，欧式表达日期法。
如何选择欧式和美式日期格式呢？从Eviews窗口点击Options再点击dates and Frequency conversion，得到窗口F1-5。
F1-5的右上角可以选择日期格式。
图F1-5假设建立一个月度数据的workfile，填写完后点OK，一个新Workfile就建好了。
见图F1-6。
保存该workfile，单击Eviews窗口的save命令，选择保存位置即可。
图F1-6新建立的workfile之后，第二件事就是输入数据。
数据输入有多种方法。
1)直接输入数据，见F1-7在Eviews窗口下，单击Quick，再单击Empty group(edit series)，直接输数值即可。
Eviews6.0面板数据操作
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。
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。
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
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，
详细的EVIEWS面板数据分析操作
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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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）
3
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?
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
方法： 相同根下：LLC、Breintung 、 Hadri 不同根下：IPS、ADF-Fisher 和PP-Fisher5
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。
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
15
表10.8 Kao检验和Pedroni检验结果 (滞后阶数由SIC准则确定)
检验方法 检验假设 统计量名 ADF Panel v-Statistic H0： = 1 Panel rho-Statistic H1 ：(i = Panel PP-Statistic )< 1 Pedroni检 验 Panel ADF-Statistic 统计量值（P值） -6.787326（0.0000）* 2.099652（0.044）* -3.415758（0.0012）* -5.991403（0.0000）* -7.835311（0.0000）*
若均为1阶单整，直接全取差分或全取对数，进行回归分析
12
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。
yi vi xi β ui
第一步：建立建立随机效应回归 ◎POOL/ESTIMATE如右窗口
点确定结果请点 结果
由于自变量前 系数不变，所 以自变量填写 在此处
22
第二步： Hausman检验 原假设：应建立随机效应模型 在软件的上一步分析的结果窗口 （见左图）进行如下操作： ◎View/ ◎Fixed/Random Effects Testing/ ◎Correlated Random Effects Hausman Test 请点 结果
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
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
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， 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。
第十章 第一步 录入数据
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）
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
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 三 估计方法说明 四 一二三确定后就可以进行模型最终的设定 与估计（略：自已去完成）
24
二 确定模型形式
说 明
（1） 模 i xi βi ui
* i
形式二：固定影响模型 yi m xi β ui
形式二：不变参数模型
y i xi β ui
（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）
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 填写序列 名 选择检验 方法 填写秩序
右边 所有 栏目 软件 自动 填写 无需 更改
填写模式，先做 序列图再选择 7
例10.4中I?的水平变量的所有方法的单位根检验结果:
只有此处小于 0.05,说明除此 法外都认为非 平稳
25
确定模型形式的F检验
原假设：两个如下 H1：
β1 β2 β N
H2：
1 2 N
判定规则 ：
β1 β2 β N
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
28
由于 F2>1.87，所以拒绝H2；又由于 F1>2.049，所以也拒绝 H1。因此，例10.5的模型应采用变系数的形式。
根据以前 所做的影 响效应填 写
模型一
变系数模型
yi i xi βi ui
◎POOL/ESTIMATE如右 窗口 点确定结果请点 结果
由于自变量前 系数可变，所 以自变量填写 在此处
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
( S 3 S1 ) /[( N 1)( k 1)] F2 ~ F [( N 1)( k 1), N (T k 1)] S1 ( NT N (k 1))
19
一 确定影响形式
请点 ：说 明 请点：软件操作
20
一 确定影响形式说明
◎方法 Hausman检验
◎原：应建立随机效应模型
◎步骤 首先：建立随机效应回归
yi vi xi β ui
其次：用Hausman检验该模型是否是随机效应模型
21
此处选 random 一 确定影响形式软件操作
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）*
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