EViews面板数据模型估计教程
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用Eviews估计计量模型沈利生2009年6月27-28日于华侨大学一、认识EViews目前EViews只有英文版,所有菜单提示都是英文。
第一行主菜单:File Edit Object Proc Quick Options Window help文件编辑对象过程快速选项窗口帮助(1)用菜单进行操作(不用记命令,直观;但有点繁琐。
)点击主菜单中任一项即出现下拉式菜单,可从中选择相应操作。
例如,打开工作文件:file – open – Eviews workfile – Eviews5 - Example Files,再选定相应文件,例如data,点击“打开”,选择BASICS.WF1,点击“打开”。
(2)在命令框里打入命令直接进行相应操作先设定文件路径:cd d:\eviews5然后直接打入命令:OPEN 再回车,选Example files – data ,点击回车“打开”,选择BASICS.WF1,点击“打开”。
EViews上的操作都在工作文件上进行,计算结果都可以保存在工作文件中。
屏幕显示如下:二、对数据操作(数据分析、估计模型、画图等),这是月度数据。
数据范围:Range:1959M01 1995M04 -- 436个观察值。
样本区间:Sample:1959M01 1989M12 – 372个观察值。
(1)显示数据:在命令框中打入命令SHOW M1 IP TB3 回车或在工作文件上用ctrl-鼠标左键选中这三个序列,双击,选open group 。
(2)观察数据图形(用于判断序列趋势)在Group表中点击View – Graph – Line 。
显示三、估计方程(1)在命令行中打入命令LS LOG(M1) C LOG(IP) TB3 回车。
相当于用OLS 方法估计如下方程:LOG(M1) = C(1) + C(2)*LOG(IP) + C(3)*TB3。
把估计结果拷贝到Word文件中,如下。
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。
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。
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 6.0 beta在面板数据模型估计中的应用来自免费的minixi1、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。
EViews 6.0 beta在面板数据模型估计中的应用
来自免费的minixi
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。
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。