eviews面板数据实例分析包会

e v i e w s面板数据实例分

析包会

文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

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 1997 1998 1999 2000 2001 2002

CONSUMEAH

CONSUMEBJ

CONSUMEFJ

CONSUMEHB

CONSUMEHLJ

CONSUMEJL

CONSUMEJS

CONSUMEJX

CONSUMELN

CONSUMENMG

CONSUMESD 5022

CONSUMESH 10464

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1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

INCOMEAH

INCOMEBJ

INCOMEFJ

INCOMEHB

INCOMEHLJ

INCOMEJL 4810

INCOMEJS

INCOMEJX

INCOMELN

INCOMENMG 6051

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。 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：

20.98,4824588r R SSE ==

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

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：

(55) 20.99,2270386r R SSE ==

其中虚拟变量1215,,...,D D D 的定义是：

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：

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：

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：

20.987,4028843R SSE ==

其中虚拟变量127,,...,D D D 的定义是： 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：

20.98,2979246R SSE ==

其中虚拟变量1215,,...,D D D 的定义是：

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，相对应的概率是，即拒接原假设，应该建立个体固定效应模型。

检验结果的下半部分是Hausman 检验中间结果比较。个体固定效应模型对参数的估计值为，随机效应模型对参数的估计值为。两个参数的估计量的分布方差的差为。

综上分析，1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭

人均消费和人金收入问题应该建立个体固定效应回归模型。人均消费平均占人

均收入的70%。随地区不同，自发消费（截距项）存在显着性差异。

（4）面板单位根检验

以cp序列为例。

首先在工作文件窗口中打开cp变量的15个数据组。

单位根检验过程如下：

得到如下检验结果：

从上面的检验结果可以看出来，6种检验方法的结论都认为15个cp序列存在

单位根。

选择IPS检验方法进行单位根检验。检验结果如下：

从上面的结果可以看出，cp面板存在单位根，同时每个个体都存在单位根。

2.收集中国2000—2005年各地区城镇居民人均可支配收入X和消费指出Y统计

数据如表。数据是6年的，每一年都有32组数据，共192组观测值。

人均可支配收入和消费支出数据（单位：元）

2000 2001 2002 2003 2004地区可支配收入消费支出可支配收入消费支出可支配收入消费支出可支配收入消费支出可支配收入X Y X Y X Y X Y X

全国

北京

天津

河北

山西

内蒙古

辽宁

吉林

黑龙江

上海

江苏

浙江