当前位置：文档之家 › Eview60 手把手教你用eviews做panel模型(详细)

Eview60 手把手教你用eviews做panel模型(详细)

  • 格式：ppt
  • 大小：675.00 KB
  • 文档页数：49

下载文档原格式

  / 49

合集下载

详细的EVIEWS面板数据分析操作39页PPT

详细的EVIEWS面板数据分析操作39页PPT

谢谢！
详细的EVIEWS面板数据分析操作
•
46、寓形宇内复几时，曷不委心任去 留。
•
47、采菊东篱下，悠然见南山。
•
48、啸傲东轩下，聊复得此生。
•
49、勤学如春起之苗，不见其增，日 有所长 。
•
Байду номын сангаас
50、环堵萧然，不蔽风日；短褐穿结 ，箪瓢 屡空， 晏如也 。
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿

Eviews12章面板数据(Panel Data)模型

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。

面板模型EViews演示

面板模型EViews演示
（2）Test for unit root in（检验序列）包括 3 个选项。可以对水平序列，一次差分序列， 二次差分序列进行检验。默认的选择是对水平序列检验单位根。 （3）Include in test equation（检验式中包括的确定项）有 3 个选项。检验式中包括截距 项，包括截距项与趋势项，不包括确定性项。
（6）点击 Procs 选 Make Model 功能，将会出现估计结果的联立方程形式，进一 步点击 Solve 键，在随后出现的对话框中可以进行动态和静态预测。
◇加 AR 项克服自相关。（人均消费，file：panel02） ◇模型参数约束的检验（F、W、LR 检验）。（人力资本，file：5panel04）
0 -1000 -2000
0
F1 vs. Inverse of I1
4000
8000 12000 I1
16000
20000
5000 4000 3000 2000 1000
0 0
F1 vs. Polynomial (degree=2) of I1
4000
8000 12000 I1
16000
20000
图 5 倒数拟合（file：5expend-zhang-2）
注意：如果把解释变量填入 Cross section specific coefficients 选择窗中，对应不同的解 释变量将会得到不同的回归参数。
估计过程中的缺省方法是等权（No weighting）估计。还可以选择 Cross section weights （按截面取权数）和 SUR（似不相关回归）。
8.0 8.2 8.4 8.6 8.8 9.0 9.2 9.4 9.6 LOG(IP)
面板数据型工作文件（ panel）画图

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

EViews 6.0在面板数据模型估计中的实验操作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。

eviews面板数据模型详解

eviews面板数据模型详解

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9.1，9.2和9.3。

表9.1 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 2002CONSUMEAH 3607.43 3693.55 3777.41 3901.81 4232.98 4517.65 4736.52CONSUMEBJ 5729.52 6531.81 6970.83 7498.48 8493.49 8922.72 10284.6CONSUMEFJ 4248.47 4935.95 5181.45 5266.69 5638.74 6015.11 6631.68CONSUMEHB 3424.35 4003.71 3834.43 4026.3 4348.47 4479.75 5069.28CONSUMEHLJ 3110.92 3213.42 3303.15 3481.74 3824.44 4192.36 4462.08CONSUMEJL 3037.32 3408.03 3449.74 3661.68 4020.87 4337.22 4973.88CONSUMEJS 4057.5 4533.57 4889.43 5010.91 5323.18 5532.74 6042.6CONSUMEJX 2942.11 3199.61 3266.81 3482.33 3623.56 3894.51 4549.32CONSUMELN 3493.02 3719.91 3890.74 3989.93 4356.06 4654.42 5342.64CONSUMENMG 2767.84 3032.3 3105.74 3468.99 3927.75 4195.62 4859.88CONSUMESD 3770.99 4040.63 4143.96 4515.05 5022 5252.41 5596.32CONSUMESH 6763.12 6819.94 6866.41 8247.69 8868.19 9336.1 10464CONSUMESX 3035.59 3228.71 3267.7 3492.98 3941.87 4123.01 4710.96CONSUMETJ 4679.61 5204.15 5471.01 5851.53 6121.04 6987.22 7191.96CONSUMEZJ 5764.27 6170.14 6217.93 6521.54 7020.22 7952.39 8713.08表9.2 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 2002INCOMEAH 4512.77 4599.27 4770.47 5064.6 5293.55 5668.8 6032.4INCOMEBJ 7332.01 7813.16 8471.98 9182.76 10349.69 11577.78 12463.92INCOMEFJ 5172.93 6143.64 6485.63 6859.81 7432.26 8313.08 9189.36INCOMEHB 4442.81 4958.67 5084.64 5365.03 5661.16 5984.82 6679.68INCOMEHLJ 3768.31 4090.72 4268.5 4595.14 4912.88 5425.87 6100.56INCOMEJL 3805.53 4190.58 4206.64 4480.01 4810 5340.46 6260.16INCOMEJS 5185.79 5765.2 6017.85 6538.2 6800.23 7375.1 8177.64INCOMEJX 3780.2 4071.32 4251.42 4720.58 5103.58 5506.02 6335.64INCOMELN 4207.23 4518.1 4617.24 4898.61 5357.79 5797.01 6524.52INCOMENMG 3431.81 3944.67 4353.02 4770.53 5129.05 5535.89 6051INCOMESD 4890.28 5190.79 5380.08 5808.96 6489.97 7101.08 7614.36INCOMESH 8178.48 8438.89 8773.1 10931.64 11718.01 12883.46 13249.8INCOMESX 3702.69 3989.92 4098.73 4342.61 4724.11 5391.05 6234.36INCOMETJ 5967.71 6608.39 7110.54 7649.83 8140.5 8958.7 9337.56INCOMEZJ 6955.79 7358.72 7836.76 8427.95 9279.16 10464.67 11715.6表9.3 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物价指数1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002PAH 109.9 101.3 100 97.8 100.7 100.5 99PBJ 111.6 105.3 102.4 100.6 103.5 103.1 98.2PFJ 105.9 101.7 99.7 99.1 102.1 98.7 99.5PHB 107.1 103.5 98.4 98.1 99.7 100.5 99PHLJ 107.1 104.4 100.4 96.8 98.3 100.8 99.3PJL 107.2 103.7 99.2 98 98.6 101.3 99.5PJS 109.3 101.7 99.4 98.7 100.1 100.8 99.2PJX 108.4 102 101 98.6 100.3 99.5 100.1PLN 107.9 103.1 99.3 98.6 99.9 100 98.9PNMG 107.6 104.5 99.3 99.8 101.3 100.6 100.2PSD 109.6 102.8 99.4 99.3 100.2 101.8 99.3PSH 109.2 102.8 100 101.5 102.5 100 100.5PSX 107.9 103.1 98.6 99.6 103.9 99.8 98.4PTJ 109 103.1 99.5 98.9 99.6 101.2 99.6PZJ 107.9 102.8 99.7 98.8 101 99.8 99.1（1）建立面板数据工作文件首先建立工作文件。

Eviews操作教程-详尽版

Eviews操作教程-详尽版
【Quarterly】数据频率为季度，表示为“年:季度〞或“年.季度〞“Feb 1990〞和“May 2000〞或者“12/6/1990〞和“4/7/2000〞那么Eviews将自动识别恰好包括该段时间的季度。
【Monthly】数据频率为月度，表示为“年:月度〞或“年.月度〞。如2002:11、2003:08〔等价于2003:8〕。同样，如果输入数据为“12/6/1990〞和“4/7/2000〞那么Eviews将自动识别恰好包括该段时间的月份。
1.2.2.3.
“︱〞
1.2.2.4.
1.2.2.5.
1.2.3.
图1.2
1.3.
方式
说明
面向对象
面向过程
交互方式
菜单方式
A.对象菜单方式
主要通过主菜单【Objects】、【View】和【Procs】来完成各种操作
B.快速菜单方式
“对象.视图〔或过程〕〞
“〞
示意图
D
C
A
B
程序
方式
通过编程实现重复性批处理操作，或者实现交互方式无法完成的复杂操作
图1.24
图1.25
在工作窗口中，也可以先按下“ctrl〞键，再用鼠标分别点击需要纳入组的序列，在选中这些序列之后，单击鼠标右键，选择【Open】—【as Group】，这样也可以翻开一个包含被选中序列的组，但是这个组尚未命名保存。
datadata ser1 ser2 ser3。系统将创立一个包含这些序列的未命名的组。
Eviews软件功能很强，能够处理以时间序列为主的多种类型数据，进行包括描述统计、回归分析、传统时间序列分析等根本数据分析以及建立条件异方差、向量自回归等复杂的计量经济模型。
1.2.
1.2.1.

eviews处理面板数据操作步骤(特别好)

eviews处理面板数据操作步骤(特别好)
F1=((S2-S1)/8)/(S1 /85) = 3.29 F2=((S3-S1)/12)/(S1 /85) = 25.73 界 到相点利应，用的k1函和临数k界2是值@自为qf由d：i度st(。d,k在1,k给2)定得5%到的F分显布著的性临水界平值下，(d其=0中.9d5)，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精H选用课2件；变又系由数于的形F1式>2。.049，所以也拒28 绝
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?
3．Johansen面板协整检验
精选课件
13
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话框
精选课件
14
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
8
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
各种方法的结果都拒绝原假设，所以可
以得出结论： I?是I(1)的。 精选课件
9
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处理面板数据操作步骤

eviews处理面板数据操作步骤

各种方法的结果(除Breitung检验 外)都接受原假设， I? 存在单位根，是非平稳的。
8
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
各种方法的结果都拒绝原假设，所以可 以得出结论： I?是I(1)的。
9
第三步 平稳性检验后分析路径选择
平稳性检验后若：
23
中部地区模型的Hausman Test结果： P值大于 0.05，所 以接受原 假设：应 建立随机 效应模型
由（10.3.68）式构造的中部地区模型的Hausman Test
统计量（W） 是0.29，p值是0.59，接受原假设:随机影响模
型中个体影响与解释变量不相关， 结论： 可以将模型设定为随机模型。
29
手工记下： 自由度为
N（ T-K-1 ）
手工记 下 S1
30
模型二：固定影响 (Fixed Effects) (i j，i =j )
yi m xi β ui
1．Pedroni检验 2．Kao检验 3．Johansen面板协整检验
13
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话框
14
Pedroni检验：
原假设：无协 整关系
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

详细的EVIEWS面板数据分析操作

详细的EVIEWS面板数据分析操作

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
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。
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
不变参数模型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检验二确定模型形式iiiiiuxyiiiimuxyiiiuxy2627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统计量获得s1s2s3后手工计算f2f1并查找临界值做出判定请点
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
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）
23
中部地区模型的Hausman Test结果：
P值大于 0.05，所 以接受原 假设：应 建立随机 效应模型
由（10.3.68）式构造的中部地区模型的Hausman Test 统计量（W） 是0.29，p值是0.59，接受原假设:随机影响模 型中个体影响与解释变量不相关，

Panel Data模型EViews操作过程(2013)

Panel Data模型EViews操作过程(2013)

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“数据-年份”）。

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．将数据按照地区分类（即按地区排序，见表“数据-地区”）。

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（如果取默认的截面标示，此步可以省略）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：dq3．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 dateid — 时期标识二、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 X2．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。

Eviews6.0面板数据操作指南

Eviews6.0面板数据操作指南

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。

Eviews6.0面板数据操作

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面板数据模型详解

eviews面板数据模型详解

eviews面板数据模型详解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9.1，9.2和9.3。

表9.1 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 CONSUMEAH CONSUMEBJ CONSUMEFJ CONSUMEHB CONSUMEHLJ CONSUMEJL CONSUMEJS CONSUMEJX CONSUMELN CONSUMENMG CONSUMESD CONSUMESH CONSUMESX CONSUMETJ CONSUMEZJ19961997199819992000200120023607.43 3693.55 3777.41 3901.81 4232.98 4517.65 4736.52 5729.52 6531.81 6970.83 7498.48 8493.49 8922.72 10284.6 4248.47 4935.95 5181.45 5266.695638.74 6015.11 6631.68 3424.35 4003.71 3834.43 4026.34348.47 4479.75 5069.283110.92 3213.42 3303.15 3481.74 3824.44 4192.36 4462.08 3037.32 3408.03 3449.74 3661.68 4020.87 4337.22 4973.88 4057.5 4533.57 4889.43 5010.91 5323.18 5532.74 6042.6 2942.11 3199.61 3266.81 3482.33 3623.56 3894.51 4549.32 3493.02 3719.91 3890.74 3989.93 4356.06 4654.42 5342.64 2767.84 3032.33105.74 3468.99 3927.75 4195.62 4859.885022104643770.99 4040.63 4143.96 4515.056763.12 6819.94 6866.41 8247.69 8868.19 9336.1 3035.59 3228.713267.7 3492.98 3941.87 4123.01 4710.964679.61 5204.15 5471.01 5851.53 6121.04 6987.22 7191.96 5764.27 6170.14 6217.93 6521.54 7020.22 7952.39 8713.08表9.2 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 INCOMEAH INCOMEBJ INCOMEFJ INCOMEHB1996199719981999 5064.62000 5293.55 7432.26 5661.16 4912.88 4810 6800.23 5103.58 5357.79 5129.05 6489.97 4724.11 8140.5 9279.162001 5668.8 8313.08 5984.82 5425.87 5340.46 7375.1 5506.02 5797.01 5535.89 7101.08 5391.05 8958.72002 6032.4 9189.36 6679.68 6100.56 6260.16 8177.64 6335.64 6524.52 6051 7614.36 6234.36 9337.564512.77 4599.27 4770.477332.01 7813.16 8471.98 9182.76 10349.69 11577.78 12463.92 5172.93 6143.64 6485.63 6859.81 4442.81 4958.67 5084.64 5365.034268.5 6017.854595.14 6538.2INCOMEHLJ 3768.31 4090.72 INCOMEJL INCOMEJS INCOMEJX INCOMELN3805.53 4190.58 4206.64 4480.01 3780.2 4071.32 4251.42 4720.58 4207.23 4518.14617.24 4898.61INCOMENMG 3431.81 3944.67 4353.02 4770.53 INCOMESD INCOMESH INCOMESX INCOMETJ INCOMEZJ4890.28 5190.79 5380.08 5808.96 8178.48 8438.893702.69 3989.92 4098.73 4342.61 5967.71 6608.39 7110.54 7649.83 6955.79 7358.72 7836.76 8427.958773.1 10931.64 11718.01 12883.46 13249.810464.67 11715.6表9.3 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物价指数 1996 PAH PBJ PFJ PHB PHLJ PJL PJS PJX PLN PNMG PSD PSH PSX PTJ PZJ19971998 1001999200020012002 99 98.2 99.5 99 99.3 99.5 99.2 100.1 98.9109.9 101.397.8 100.7 100.5 99.1 102.1 98.7 98.1 96.8 9899.7 100.5 98.3 100.8 98.6 101.3111.6 105.3 102.4 100.6 103.5 103.1 105.9 101.7 99.7 107.1 103.5 98.4 107.1 104.4 100.4 107.2 103.7 99.2 109.3 101.7 99.4 108.410210198.7 100.1 100.8 98.6 100.3 99.5 98.699.9100107.9 103.1 99.3 107.6 104.5 99.3 109.6 102.8 99.4 109.2 102.8100107.9 103.1 98.6 109103.1 99.599.8 101.3 100.6 100.2 99.3 100.2 101.8 101.5 102.510099.6 103.9 99.8 98.9 98.899.6 101.2 10199.899.3 100.5 98.4 99.6 99.1107.9 102.8 99.7（1）建立面板数据工作文件首先建立工作文件。

eviews处理面板数据操作步骤(特别好)

eviews处理面板数据操作步骤(特别好)
判定规则 ：
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面板数据分析操作教程及实例

EVIEWS面板数据分析操作教程及实例

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）
16
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) Fisher联合-max统计 量(p值) 128.7 (0.0000)* 65.74 (0.2266)
原假设
Fisher联合迹统计 量(p值) 133.4 (0.0000)* 65.74 (0.2266)
各种方法的结果(除Breitung检验 外)都接受原假设， I? 存在单位根，是非平稳的。
8
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
各种方法的结果都拒绝原假设，所以可 以得出结论： I?是I(1)的。
9
第三步 平稳性检验后分析路径选择
平稳性检验后若：
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。
6
分析数据的平稳性软 件 操 作
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

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。
五、Pool序列
一旦选定的序列名和 Pool中的截面成员识别名称相对应，就可以利用这 些序列使用Pool了。其中关键是要理解Pool序列的概念。
或者是一段时间不同地区的失业状态数据。我们称这些数据为联合利用时间
序列/截面数据（Pooled time series，cross section）。有的书中也称这类数据 为面板数据(panel data)，指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选
取样本观测值所构成的样本数据。
处理时间序列/截面数据的EViews对象称为一个Pool。EViews提供了许多 专用工具处理Pool数据，包括数据管理，选择时间序列长度和截面成员的多
2
一、创建Pool对象
在本章中，使用的是一个研究投资需求的例子，包括了五家企业和三
个变量的20个年度观测值的时间序列：
5家企业： CM：通用汽车公司 3个变量： I ：总投资
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
F ：前一年企业的市场价值
S ：前一年末工厂存货和设备的价值
第二十五章 时间序列/截面数据模型
在经典计量经济学模型中，所利用的数据（样本观测值）的一个特征是，
或者只利用时间序列数据(time series)，或者只利用截面数据(cross section)。
我们经常遇到在同一时间包含不同截面成员信息的数据，或在若干时间区间 观测到相关的一些截面成员的数据。例如许多欧洲国家的GDP时间序列数据，
要创建Pool对象，选择Objects/New Object/Pool…并在编辑窗口中输入
截面成员的识别名称：
3
对截面成员的识别名称没有特别要求，但必须能使用这些识别名称建 立合法的EViews序列名称。此处推荐在每个识别名中使用“_”字符，它不 是必须的，但把它作为序列名的一部分，可以很容易找到识别名称。
当使用一个Pool序列名时，EViews认为将准备使用Pool序列中的所有序 列。EViews会自动循环查找所有截面识别名称并用识别名称替代“？”。然 后会按指令使用这些替代后的名称了。Pool序列必须通过Pool对象来定义， 因为如果没§25.2 输入Pool数据
一个Pool序列实际就是一组序列, 序列名是由基本名和所有截面识别名构
成的。Pool序列名使用基本名和“？”占位符，其中“？”代表截面识别名。 如果序列名为GDPJPN，GDPUSA，GDPUK，相应的Pool序列为GDP?。如果
序列名为JPNGDP，USAGDP，UKGDP，相应的Pool序列为 ?GDP。
例如，假定我们的数据文件为下面的形式：
7
其中基本名I代表企业总投资、F代表前一年企业的市场价值、S代表前
一年末工厂存货和设备的价值。每个企业都有单独的I、F、S数据。 EViews会自动按第四章介绍的标准输入程序读取非堆积数据。并把每个
8
截面变量看作一个单独序列。注意要按照上述的Pool命名规则命名。
四、序列命名
在Pool中使用序列的关键是序列命名：使用基本名和截面识别名称组合 命名。截面识别名称可以放在序列名中的任意位置，只要保持一致即可。 例如，现有一个Pool对象含有识别名 ＿JPN， ＿USA，＿UK，想建立 每个截面成员的GDP的时间序列，我们就使用“GDP”作为序列的基本名。
可以把识别名称放在基本名的后面，此时序列名为GDP＿JPN，GDP＿ USA，GDP＿UK；或者把识别名称放在基本名的前面，此时序列名为JPN＿ 5 GDP，USA＿GDP，UK＿GDP。
变量的数据分开。大多数情况下，不同截面成员的数据从上到下依次堆 积，每一列代表一个变量：
有很多种输入数据的方法，在介绍各种方法之前，首先要理解时间序列/
截面数据的结构，区别堆积数据和非堆积数据形式。
时间序列/截面数据的数据信息用三维表示：时期，截面成员，变量。例 如：1950年，通用汽车公司，投资数据。 使用三维数据比较困难，一般要转化成二维数据。有几种常用的方法。
一、非堆积数据
存在工作文件的数据都是这种非堆积数据，在这种形式中，给定截面成 员、给定变量的观测值放在一起，但和其他变量、其他截面成员的数据分开。