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EVIEWS面板数据分析操作教程之PanelData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
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
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
张晓峒Eviews使用教程简易版(清晰word版)
张晓峒Eviews使用教程简易版(清晰word版)计量经济学软件包Eviews使用说明一、启动软件包假定用户有Windows95/98的操作经验，我们通过一个实际问题的处理过程，使用户对EViews的应用有一些感性认识，达到速成的目的。
1、Eviews的启动步骤：进入Windows /双击Eviews快捷方式，进入EViews 窗口；或点击开始/程序/Econometric Views/Eviews，进入EViews窗口。
２、EViews 窗口介绍 标题栏：窗口的顶部是标题栏，标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化（或复原）和关闭，点击这三个按钮可以控制窗口的大小或关闭窗口。
菜单栏：标题栏下是主菜单栏。
主菜单栏上共有7个选项： File ，Edit ，Objects ，View ，Procs ，Quick ，Options ，Window ，Help 。
用鼠标点击可打开下拉式菜单（或再下一级菜单，如果有的话），点击某个选项电脑就执行对应的操作响应（File ，Edit 的编辑功能与Word, Excel 中的菜标命令控制信息路状态主显示窗口 （图相应功能相似）。
命令窗口：主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端一竖线是提示符，允许用户在提示符后通过键盘输入EViews（TSP 风格）命令。
如果熟悉MacroTSP（DOS）版的命令可以直接在此键入，如同DOS版一样地使用EViews。
按F1键（或移动箭头），键入的历史命令将重新显示出来，供用户选用。
主显示窗口：命令窗口之下是Eviews的主显示窗口，以后操作产生的窗口（称为子窗口）均在此范围之内，不能移出主窗口之外。
状态栏：主窗口之下是状态栏，左端显示信息，中部显示当前路径，右下端显示当前状态，例如有无工作文件等。
二、创建工作文件工作文件是用户与EViews对话期间保存在RAM之中的信息，包括对话期间输入和建立的全部命名对象，所以必须首先建立或打开一个工作文件用户才能与Eviews对话。
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_操作手册(Word版)
EViews 操作手册目录第一章序论第二章EViews 简介第三章EViews 基础第四章基本数据处理第五章数据操作第六章EViews 数据库第七章序列第八章组第九章应用于序列和组的统计图第十章图、表和文本对象第十一章基本回归模型第十二章其他回归方法第十三章时间序列回归第十四章方程预测第十五章定义和诊断检验第十六章ARCH和GARCH估计第十七章离散和受限因变量模型第十八章对数极大似然估计第十九章系统估计第二十章向量自回归和误差修正模型第一章绪论EViews 为我们提供了基于WINDOWS平台的复杂的数据分析、回归及预测工具，通过EViews能够快速从数据中得到统计关系，并根据这些统计关系进行预测。
EViews在系统数据分析和评价、金融分析、宏观经济预测、模拟、销售预测及成本分析等领域中有着广泛的应用。
操作手册共分五部分：第一部分：EViews 基础介绍EViews 的基本用法。
另外对基本的Windows 操作系统进行讨论，解释如何使用EViews来管理数据。
第二部分：基本的数据分析描述使用EViews 来完成数据的基本分析及利用EViews 画图和造表来描述数据。
第三部分：基本的单方程分析讨论标准回归分析：普通最小二乘法、加权最小二乘法、二阶最小二乘法、非线性最小二乘法、时间序列分析、方程检验及预测。
第四部分：扩展的单方程分析介绍自回归条件异方差（ARCH）模型、离散和受限因变量模型、和对数极大似然估计。
第五部分：多方程分析描述利用方程组来估计和预测、向量自回归、误差修正模型、状态空间模型、截面数据/ 时间序列数据、及模型求解。
第二章EViews 简介§2.1 什么是EViewsEViews 是在大型计算机的TSP (Time Series Processor)软件包基础上发展起来的新版本，是一组处理时间序列数据的有效工具。
1981年QMS (Quantitative Micro Software) 公司在Micro TSP基础上直接开发成功EViews 并投入使用。
Eviews操作教程_完整版
Eviews操作教程_完整版1.EVIEWS基础 (3)1.1. E VIEWS简介 (3)1.2. E VIEWS的启动、主界⾯和退出 (3)1.3. E VIEWS的操作⽅式 (6)1.4. E VIEWS应⽤⼊门 (6)1.5. E VIEWS常⽤的数据操作 (15)2.⼀元线性回归模型 (24)2.1. ⽤普通最⼩⼆乘估计法建⽴⼀元线性回归模型 (24) 2.2. 模型的预测 (30)2.3. 结构稳定性的C HOW检验 (34)3. 多元线性回归 (39)3.1. ⽤OLS建⽴多元线性回归模型 (39)3.2. 函数形式误设的RESET检验 (45)4. ⾮线性回归 (48)4.1. ⽤直接代换法对含有幂函数的⾮线性模型的估计 (48) 4.2. ⽤间接代换法对含有对数函数的⾮线性模型的估计 (50) 4.3. ⽤间接代换法对CD函数的⾮线性模型的估计 (53)4.4. NLS对可线性化的⾮线性模型的估计 (55)4.5. NLS对不可线性化的⾮线性模型的估计 (58)4.6. ⼆元选择模型 (62)5. 异⽅差 (68)5.1. 异⽅差的⼽得菲尔德——匡特检验 (68)5.2. 异⽅差的WHITE检验 (72)5.3. 异⽅差的处理 (75)6. ⾃相关 (79)6.1. ⾃相关的判别 (79)6.2. ⾃相关的修正 (83)7. 多重共线性 (87)7.1. 多重共线性的检验 (87)7.2. 多重共线性的处理 (92)8. 虚拟变量 (94)8.1. 虚拟⾃变量的应⽤ (94)8.2. 虚拟变量的交互作⽤ (99)8.3. ⼆值因变量：线性概率模型 (101)9. 滞后变量模型 (106)9.1. ⾃回归分布滞后模型的估计 (106)9.2. 多项式分布滞后模型的参数估计 (111)10. 联⽴⽅程模型 (116)10.1. 联⽴⽅程模型的单⽅程估计⽅法 (116)10.2. 联⽴⽅程模型的系统估计⽅法 (120)2..1.Eviews基础1.1.Eviews简介Eviews：Econometric Views（经济计量视图），是美国QMS公司（Quantitative Micro Software Co.，⽹址为/doc/8e38170bbed126fff705cc1755270722192e59b1.html ）开发的运⾏于Windows环境下的经济计量分析软件。
面板数据（paneldata）简单建模过程一．pool对象工作文件的建立
面板数据（Panel Data）简单建模过程一．Pool对象工作文件的建立Pool对象工作文件是Eviews中专门用来存放时间序列/截面数据这种二维结构数据的的。
Pool对象工作文件的创建方法是在工作文件窗口选择Objects/New Object/Pool,在出现的对话框左边选择Pool，在右上角可以为新对象起名，如输入INC，表示收入，点击OK后，出现定义对话框，在编辑窗口中可以输入截面成员的识别名，识别名应该尽量方便并且简洁，在截面识别名前最好加上下划线“_”，这样比较清楚表达指标所属截面单元。
本案中_bj表示北京，_tj表示天津，以此类推输入。
如图1。
图1：识别名定义框如果还需要建立相同截面单元结构的合成对象时，可以不需要再如上例一样重新建立，可以通过对象的复制方法进行，注意，这里复制的只是数据结构，并非数据本身。
本案中需要建立消费（CONS）对象文件，因此在工具栏选择Objects/ Copy/Copy Object，并将复制新对象重新命名为CONS即可。
二．Pool序列的建立打开对象文件inc，在工具栏选择View/Spreed Sheet，在弹出对话框中输入要建立的序列名，如本案中，要建立收入序列输入INC?，此处“？”表全部收入序列，若北京地区的的收入序列就输入INC-BJ。
输入后相应的序列将在工作文件中生成，并且弹出数据输入框，如图2所示。
消费序列CONS？的建立同上。
图2：INC?序列截面堆栈数据输入框从图中清楚看出，数据是按照截面单元组织在一起的，如果想将其改变为按照时间堆栈的方式排列可以点击工具栏中的的order，如图3所示。
图3：INC?序列时间堆栈数据输入框要进行数据的输入时必须要点击工具栏的Edit，将单元格激活。
三．数据读入数据的录入可以以手工的方式通过复制后粘帖录入。
当然，也可以通过直接调用的形式读入读入数据，本案以excel文件为例。
在输入数据之前，必须把数据处理为按照时间或者截面单元堆栈的形式，如表4所示。
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。
4
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。
Eviews12章面板数据(Panel Data)模型
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
3.Pool对象数据的分析
打开 Pool 对象窗口，选择工具栏中的 “ View”|“Descriptive Statistics…”选项，得到下图所示的对话框。
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
3.Pool对象数据的分析
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入
对于堆积形式的数据可以采用手动方式输入，也可以采用 Pool对象中的数据导入方式输入。但要注意的是，数据必须 是平衡的，如果采用导入方式，则源文件中截面成员的排列 顺序与Pool对象中的截面成员标识名称的顺序要保持一致。 对于截面成员堆积数据，每个截面成员的样本期应该是一致 的；对于时期堆积数据，每个时期必须包含相同数目的截面 成员，并且排列顺差应该是一致的。当观测值为空值（NA） 时，应用“–”代替，以保证数据总体结构平衡。
一、Panel Data模型原理
分类： 通常情况下，可将面板数据模型分为三类： 变截距模型：当模型中系数向量 i t相同即均为，而截距 项 i t是不同时，则应建立变截距模型； 变系数模型：当模型中系数向量 i t和截距项 i t均发生变 化时，则应建立变系数模型； 截距和系数均不变的模型：当模型中系数向量 i t和截距项 i t均相同时，即同为 和，则应建立截距和系数均不变的 模型。
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入
（1）堆积数据 在“Series order”中指定数据的排列方式，“In Columns”为 纵向排列，“In Rows”为横向排列。在“Group observations” 中指定数据堆积形式，“By Cross-section” 为按截面成员堆 积，“By Date”为按时期堆积。在“Upper-left data cell”的编 辑 栏 中 指 定 EXCEL 工 作 表 中 数 据 的 起 始 单 元 格 。 在 “ Ordinary and Pool” 的编辑栏中输入序列名称，例如， I? M? 。如果输入的系列名是 Pool 序列名， EViews 软件会用截 面成员的标识名称创建序列或命名序列；如果是普通序列名， 则会创建单个序列。其他各项内容的设定与第三章介绍的数 据导入相同。设定好各项内容后单击“OK”按钮就完成了数 据的读入。
Eviews操作教程_完整版
1.EVIEWS基础 (3)1.1. E VIEWS简介 (3)1.2. E VIEWS的启动、主界面和退出 (3)1.3. E VIEWS的操作方式 (6)1.4. E VIEWS应用入门 (6)1.5. E VIEWS常用的数据操作 (15)2.一元线性回归模型 (24)2.1. 用普通最小二乘估计法建立一元线性回归模型 (24)2.2. 模型的预测 (30)2.3. 结构稳定性的C HOW检验 (34)3. 多元线性回归 (39)3.1. 用OLS建立多元线性回归模型 (39)3.2. 函数形式误设的RESET检验 (45)4. 非线性回归 (48)4.1. 用直接代换法对含有幂函数的非线性模型的估计 (48)4.2. 用间接代换法对含有对数函数的非线性模型的估计 (50)4.3. 用间接代换法对CD函数的非线性模型的估计 (53)4.4. NLS对可线性化的非线性模型的估计 (55)4.5. NLS对不可线性化的非线性模型的估计 (58)4.6. 二元选择模型 (62)5. 异方差 (68)5.1. 异方差的戈得菲尔德——匡特检验 (68)5.2. 异方差的WHITE检验 (72)5.3. 异方差的处理 (75)6. 自相关 (79)6.1. 自相关的判别 (79)6.2. 自相关的修正 (83)7. 多重共线性 (87)7.1. 多重共线性的检验 (87)7.2. 多重共线性的处理 (92)8. 虚拟变量 (94)8.1. 虚拟自变量的应用 (94)8.2. 虚拟变量的交互作用 (99)8.3. 二值因变量：线性概率模型 (101)9. 滞后变量模型 (106)9.1. 自回归分布滞后模型的估计 (106)9.2. 多项式分布滞后模型的参数估计 (111)10. 联立方程模型 (116)10.1. 联立方程模型的单方程估计方法 (116)10.2. 联立方程模型的系统估计方法 (120)2..1.Eviews基础1.1.Eviews简介Eviews：Econometric Views（经济计量视图），是美国QMS公司（Quantitative Micro Software Co.，网址为）开发的运行于Windows环境下的经济计量分析软件。
Eviews操作教程-完整版
1.EVIEWS基础 (3)1.1. E VIEWS简介 (3)1.2. E VIEWS的启动、主界面和退出 (3)1.3. E VIEWS的操作方式 (5)1.4. E VIEWS应用入门 (6)1.5. E VIEWS常用的数据操作 (15)2.一元线性回归模型 (24)2.1. 用普通最小二乘估计法建立一元线性回归模型 (24)2.2. 模型的预测 (30)2.3. 结构稳定性的C HOW检验 (34)3. 多元线性回归 (39)3.1. 用OLS建立多元线性回归模型 (39)3.2. 函数形式误设的RESET检验 (45)4. 非线性回归 (48)4.1. 用直接代换法对含有幂函数的非线性模型的估计 (48)4.2. 用间接代换法对含有对数函数的非线性模型的估计 (50)4.3. 用间接代换法对CD函数的非线性模型的估计 (53)4.4. NLS对可线性化的非线性模型的估计 (55)4.5. NLS对不可线性化的非线性模型的估计 (58)4.6. 二元选择模型 (62)5. 异方差 (68)5.1. 异方差的戈得菲尔德——匡特检验 (68)5.2. 异方差的WHITE检验 (72)5.3. 异方差的处理 (75)6. 自相关 (79)6.1. 自相关的判别 (79)6.2. 自相关的修正 (83)7. 多重共线性 (87)7.1. 多重共线性的检验 (87)7.2. 多重共线性的处理 (92)8. 虚拟变量 (94)8.1. 虚拟自变量的应用 (94)8.2. 虚拟变量的交互作用 (99)8.3. 二值因变量：线性概率模型 (101)9. 滞后变量模型 (105)9.1. 自回归分布滞后模型的估计 (105)9.2. 多项式分布滞后模型的参数估计 (110)10. 联立方程模型 (115)10.1. 联立方程模型的单方程估计方法 (115)10.2. 联立方程模型的系统估计方法 (119)2Eviews基础1.1. Eviews简介Eviews：Econometric Views（经济计量视图），是美国QMS公司（Quantitative Micro Software Co.，网址为）开发的运行于Windows环境下的经济计量分析软件。
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Panel Data模型的EViews操作过程
两种模式：
Ⅰ. 关于Panel工作文件；
Ⅱ. 关于Pool对象。
数据的预处理
1.在EXCEL文件中，将每个变量各年的原始数据按照年份顺序排成一列，称之为堆积数据（见表“汇总0”）。
2．输入截面单元的标识（表示地区的符号，前面加_；如：_HB、_NMG等）。
3．将数据表按照时间分类（即排序，见表“汇总”）。
Ⅰ. 关于Panel工作文件的操作过程
案例1：我国农村居民消费函数（2000-2010年，27个省市数据，工作文件：NXF）
一、输入数据
1、创建Panel工作文件
选择File / New / Workfile，在出现的创建工作文件对话框中：
（1）在文件结构类型中，选择“平衡面板（Balanced Panel）”；
（2）输入起始、终止期，截面单元个数。
2．更改截面标识（可以省略）
序列crossid 中是以数字1、2、…标记截面标识，为了便于区分，可以重新定义一个字符串序列。
（1）点击object / New object ，选择series Alpha 并输入序列名（设为dq ）； （2）双击dq 序列，在打开的序列窗口中粘贴截面标识的字符串序列；
（3）双击工作文件窗口中的Range ，在弹出的对话框中，将截面标识的的ID 序列改成新的标识序列：
dq
3．输入数据
键入命令：DATA Y X ，然后用复制+粘贴方式从Excel 文件中将各个变量的堆积数据（注意：数据事先要按照截面单元堆积，本例中是按照“地区”）复制到工作文件之中；此时工作文件中各个变量都是堆积数据。
工作文件中将生成分别表示截面标识和时期标识的两个序列：
Crossid — 截面标识
二、模型估计过程
1．估计混合模型
直接在命令窗口键入命令：LS Y C X
2．估计变截距模型
在方程窗口中点击Estimate按钮，在弹出的方程描述框中选择Panel Options选项卡，此时可以在截面和时期列表中选择None、Fixed、Random，用来选择单因素（或双因素）固定效应、随机效应变截距模型；同时可以选择GMM、GLS、SUR等估计方法。
个体固定效应个体-时期
个体-时期个体固定效应
模型估计结果中只显示解释变量的参数估计值，截距项的估计结果要在View\Fixed/Random Effects中显示。
三、P anel Data模型的检验过程
1．检验是单因素或双因素或混合模型
（1）估计固定效应双因素模型；
（2）在方程窗口中选择View\Fixed/Random Effects Testing/Redundant Fixed Effect，
检验固定效应“冗余”假设是否成立。
2．检验是随机效应或固定效应。
（1）估计（双因素）随机效应模型； （2）在方程窗口中选择：
View\Fixed/Random Effects Testing/Correlate Random Effects ，进行Hausman 检验。
所以模型是双因素模型——同时存在着个体效应和时间效应；其中个体随机效应，时期固定效应。
估计结果为：
同时存在个体效应和时间效应
Ⅱ. 关于Pool对象的操作过程
案例2（来源：格林《经济计量分析》，工作文件：10_1）
时期：1935-1954年；
截面单元：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、WE：西屋公司US：美国钢铁公司
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）
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）
内容：
一、建立包含Pool对象的工作文件
二、Pool对象中的数据处理
三、模型估计过程
四、模型检验过程
一、在工作文件中创建Pool对象
1、创建工作文件（年度数据）
2、创建Pool对象
点击Objects / New Object，选择Pool对象，在弹出的窗口中输入各个截面单元的识别标识（习惯上加上前缀“_”）：
输入截面单元标识
二、Pool对象中的数据处理
1．输入数据
输入方式：键盘输入、文件导入、复制+粘贴（适用于堆积数据）
（1）双击Pool对象，点击View/Spreadsheet（stacked data），系统要求输入序列名列表：
输入序列名，并且加后缀？
（2）输入数据：
输入Pool变量名，点击OK后，出现数据窗口：
输入数据的步骤为：
● 事先将Excel 中的数据整理成堆积数据，每个变量一列数据； ● 根据Excel 表中数据的排列形式，转换EViews 中数据的排列方式 ——按截面单元 / 时期顺序堆积数据（这比Panel 的要求灵活）； ● 利用复制+粘贴的方式，将Excel 表中的数据复制到Pool 对象中。
2．生成序列
点击Pool 工具栏的Poolgenr 按钮，或者选择Proc\Generate Pool Series ，在弹出的对话框中输入定义新序列的有关公式（例如，生成K t -1）
3．描述统计
在Pool窗口中选择View/Descriptive Statistics…，并在对话框中输入变量名，
将会输出每个变量的有关描述统计量。
说明：
堆积数据（Stacked data）: 计算每个变量（关于所有截面单元，所有时期）的描述统计量。
去掉均值的堆积数据（Stacked-means removed）: 计算除去截面平均值之后的描述统计量。
截面变量（Cross-section specific）: 计算每个变量关于截面的描述统计量。
时期变量（Time period specific）: 计算每个变量关于时期的描述统计量。
关于变量截面数据（所有时期）
三、 模型估计过程
1．点击Pool 工具栏的Estimate 按钮，将弹出模型估计对话框：
2．可以估计的模型形式：
说明：随机效应变系数模型对样本容量有要求。
3．估计方法的选择
当模型个体（或时期）方程的随机误差项之间同方差、且不存在同期相关时，系统默认的估计方法是OLS ；否则，需要采用GLS 估计或SUR 估计（似乎不相关估计）。
四、模型检验过程——类型识别检验
1．检验是单因素或双因素或混合模型（异质性检验）
（1）估计双因素固定效应模型；
（2）在方程窗口中选择View\Fixed/Random Effects Testing/Redundant Fixed Effect ，检验是否存在“冗余”效应。
2．随机效应模型与固定效应模型
1．建立随机效应模型（双因素或单因素，本例是随机个体效应） 2．进行Hausman 检验
3．固定效应变截矩模型与变系数模型
将固定效应变截矩模型与变系数模型进行比较，检验约束假设是否成立。
具体步骤： （1）估计变截矩模型和变系数模型，得到约束回归残差平方和RSSE 和无约束回归残差平方和USSE ；
（2）利用F 统计量检验假设：
N H βββ===...:210
H 0:模型是随机效应模型；由于p > 0.05，所以接受H 0，认为模型是随机效应模型。
))1(,)1((~)]
1(/(]
)1/[()(-------=
k T N k N F k T N USSE k N USSE RSSE F
（3）若F >F α，则拒绝原假设，模型是变系数模型；F <F α时，模型是变截矩模型。
4．异方差与同期相关检验
当模型个体（或时期）方程的随机误差项之间异方差、或者存在同期相关时，需要采用GLS 估计或SUR 估计（似乎不相关估计）。
在估计的模型窗口，选择View \ Residuals \ covariance Matrix ，或者correlation Matrix ，可以检验是否存在异方差和相关性。