手把手教你将面板数据导入eviews

EViews的基本使用一、相关性分析1.导入数据File → Open → Foreign Data as Workfile …、然后会出现下图，选择我们需要的文件打开。

在Predefined range区域可以选择Excel文件中选择表，然后点击“下一步”。

点击“完成”并可成功导入数据。

2.做相关性检验View →Covariance Analysis会出现下图：选择Correlation检验相关性,同时选择Probability确定相关性有意义。

点击“OK”3.分析结果上图是结果的一部分.上面的数值表示两者的相关系数,下面的数值是两者相关性是否有意义的指标。

一般而言,相关系数在0.8以上我们称两者有高度相关关系,0。

8到0。

5之间为中度相关,小于0。

5视为不相关。

另外，一般Probability的数值小于0.05，表示两者间的相关系数有意义。

二、回归分析1、用以上相同的方法导入数据；2、用以上相同的方法做各X变量间的相关性检验,确定各X变量之间不存在高度相关关系；3、回归分析在主菜单中选择Quick →Estimate Equation…输入回归方程，如方程式为Y= C+α1*X1+α2*X2+……则输入的格式为：Y（空格）C（空格)X1(空格）X2……4、分析结果以上是“沪铜和伦铜，美元指数和道琼斯指数”的回归结果。

一般先看R平方和调整R平方,表示整个模型的拟合程度,越高越好。

然后看F检验，通过F检验表示该模型在统计上有意义。

再看t检验,判断每个系数是否有意义。

一般而言,Prob。

大于0.05表示有意义。

然后就可以写出回归方程。

动态面板数据与Eviews操作面板数据与Eviews 操作指南新浪微博：数说工作室一、面板数据简介二、静态面板数据及Eviews 实现(1) 静态面板数据简介(2) EVIEWS操作三、动态面板数据及Eviews 实现（1）动态面板数据简介（2）Eviews 操作一、面板数据简介信息技术的发展使得数据越来越膨胀，传统的截面数据和时间序列已经不能全面刻画经济的演变，在大数据背景下，同时分析比较横截面观察值和时间序列观察值的需求越来越大。

面板数据就是指既含有截面又含有时间序列的数据，分析比较这种数据的模型就是面板数据模型。

相对于一般的回归模型，面板数据模型不仅能够更好的识别和度量单纯时间序列模型和单纯横截面数据模型所不能发现的影响因素, 而且可以克服多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更高的自由度和更高的估计效率，减少共线性。

因此，面板数据可以更准确地刻画更为复杂的经济行为，具有更好的理论价值和应用价值。

按照模型中是否含有滞后项，又分为静态面板数据和动态面板数据，本指南将分别简介原理和Eviews 操作方法。

二、静态面板数据及Eviews 实现(1) 静态面板数据简介一般的静态面板数据模型的一般形式如下：yyiiii=CC+bbxxiiii+vviiii, ii=11, …NN, ii=11, …, TT (1)标，T 表示时间序列的长度。

面板数据由于同时含有了多个横截面数据，有时需要考虑不同横截面个体存在的特殊效应，其误差项被设定为：vviiii=ααii+eeiiii （2）其中αi 代表个体效应，反映了不同个体之间的差别。

当个体效应为固定常数时，式（1）为固定效应模型，此时每个个体截面都有不同的截距项α1、α2... αn ，即其分布式与X it 是有关的，反映了该个体的固定其中C 为截距，v it 为误差项，i 为截面下标，N 表示截面的个数，t 为时间下效应，因此固定效应模型又称为相关效应模型，严格说来，这个名字更加准确。

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。

面板数据与Eviews操作指南新浪微博：数说工作室一、面板数据简介二、静态面板数据及Eviews实现(1) 静态面板数据简介(2) EVIEWS操作三、动态面板数据及Eviews实现（1）动态面板数据简介（2）Eviews操作一、面板数据简介信息技术的发展使得数据越来越膨胀，传统的截面数据和时间序列已经不能全面刻画经济的演变，在大数据背景下，同时分析比较横截面观察值和时间序列观察值的需求越来越大。

面板数据就是指既含有截面又含有时间序列的数据，分析比较这种数据的模型就是面板数据模型。

相对于一般的回归模型，面板数据模型不仅能够更好的识别和度量单纯时间序列模型和单纯横截面数据模型所不能发现的影响因素,而且可以克服多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更高的自由度和更高的估计效率，减少共线性。

因此，面板数据可以更准确地刻画更为复杂的经济行为，具有更好的理论价值和应用价值。

按照模型中是否含有滞后项，又分为静态面板数据和动态面板数据，本指南将分别简介原理和Eviews操作方法。

二、静态面板数据及Eviews实现(1) 静态面板数据简介一般的静态面板数据模型的一般形式如下：yy ii ii=CC+bbxx ii ii+vv ii ii,ii=11,…NN,ii=11,…,TT (1)其中C为截距，v it为误差项，i为截面下标，N表示截面的个数，t为时间下标，T表示时间序列的长度。

面板数据由于同时含有了多个横截面数据，有时需要考虑不同横截面个体存在的特殊效应，其误差项被设定为：vv ii ii=ααii+ee ii ii（2）其中αi代表个体效应，反映了不同个体之间的差别。

当个体效应为固定常数时，式（1）为固定效应模型，此时每个个体截面都有不同的截距项α1、α2...αn，即其分布式与X it是有关的，反映了该个体的固定效应，因此固定效应模型又称为相关效应模型，严格说来，这个名字更加准确。

固定效应模型的形式为：yy ii ii=CC+bbxx ii ii+ααii+vv ii ii,ii=11,…NN,ii=11,…,TT (3) 用矩阵表示为：1111222210...001...0............00...000...1n N n n y x e y x e y x e ααβα =++(4) 即， Y=D α+x β+e (5)当个体效应αi 为随机变量时，式(5)为随机效应模型，此时其分布与X it 是无关的，因此随机效应相应又称为非相关效应模型，随机效应模型的形式为： yy ii ii =CC +bbxx ii ii +ααii +vv ii ii ,ii =11,…NN ,ii =11,…,TT (6)对于这两种模型，最长采用的估计方法为虚拟变量最小二乘法和广义最小二乘法。

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。

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。