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固定效应变截距模型

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固定效应变截距模型eviews

固定效应变截距模型eviews

《固定效应变截距模型eviews》在统计学中，固定效应变截距模型是一种多元回归分析方法，通常用于研究面板数据中的固定效应和变截距。

而EViews作为一款强大的计量经济学软件，可以帮助研究者进行各种计量分析，包括固定效应变截距模型的估计和推断。

在本文中，我们将深入探讨固定效应变截距模型在EViews中的应用，以及个人对这一主题的理解和观点。

一、固定效应变截距模型的基本概念1.1 什么是固定效应变截距模型固定效应变截距模型是一种用于分析面板数据的统计模型，它包括了固定效应和变截距。

固定效应指的是个体特定的不变因素，而变截距则是个体特定的斜率。

这种模型能够更准确地捕捉面板数据中个体间的差异，因此在实证研究中得到了广泛的应用。

1.2 模型的基本假设在使用固定效应变截距模型进行分析时，需要满足一些基本假设，比如个体效应与解释变量之间不能存在内生性，个体效应是固定的等等。

只有在这些基本假设成立的情况下，才能够对模型进行有效的估计和推断。

二、EViews中固定效应变截距模型的应用2.1 数据准备在EViews中进行固定效应变截距模型分析之前，首先需要对面板数据进行准备。

这包括导入数据、设定面板数据格式、检查面板数据的平稳性和异方差性等步骤。

2.2 模型估计通过EViews的面板数据估计功能，可以轻松地对固定效应变截距模型进行估计。

在进行模型估计时，需要设定固定效应和变截距，并进行相应的推断。

2.3 结果解读EViews将模型估计的结果以表格和图形的形式呈现出来，研究者可以通过这些结果来判断模型的拟合程度和各个变量的显著性。

EViews还提供了对估计结果进行进一步分析的功能，比如残差分析、模型诊断等。

三、个人观点和理解作为一名计量经济学研究者，我深刻理解固定效应变截距模型在面板数据分析中的重要性。

这种模型能够更好地控制面板数据中的个体特异性，提高了分析的准确性和可信度。

而EViews作为一款优秀的计量经济学软件，为研究者提供了便捷、高效的分析工具，使得固定效应变截距模型的应用变得更加简单和灵活。

(微观计量经济学教案)平行数据模型——变截距模型

(微观计量经济学教案)平行数据模型——变截距模型

1.固定影响模型：LSDV模型及其参数估计
yit i xit uit
T阶 向量
1 1 e 1 T 1
yi e i X i ui
y [d1 , d 2 ,, d n , X ] u
yit i xit uit
的残差平方和
1 n T y yit nT i 1 t 1
n T i 1 t 1
1 n T x xit nT i 1 t 1
Txy ( xit x )( yit y )
i 1 t 1 n T
Txx ( xit x )( xit x )
i j
F
2 ( Ru2 R p ) /(n 1)
(1 R ) /(nT n K )
2 u
⒉试例
• 教材例4.1.1
• 学生的综合练习 • 注意模型设定的检验
⒊异方差和序列相关问题
• 采用广义差分法消除序列相关
• 采用加权最小二乘法距模型
T yy ( y it y ) 2
i 1 t 1
n
T
yit xit uit
的残差平方和
1 Txx S3 Tyy Txy Txy
• 检验假设2的F统计量
(S 3 S1 ) /[(n 1)(K 1)] F2 ~ F[(n 1)(K 1), n(T K 1)] S1 /[nT n( K 1)]
•从直观上看，如S3－S1很小，F2则很小，低于临界 值，接受H2。 S3为截距、系数都不变的模型的残差 平方和，S1为截距、系数都变化的模型的残差平方 和。
• 检验假设1的F统计量

6.0 非经典截面数据计量经济学模型

6.0 非经典截面数据计量经济学模型
第六章 非经典截面数据计量经济学模型
说明
• 非经典截面数据计量经济学模型主要包括：
– 将被解释变量抽样由完全随机扩展为受到限制的受限 被解释变量模型（Model with Limited Dependent Variable)。包括：
• 选择性样本模型(Selective Samples Model) • 持续时间被解释变量模型（Model for Duration Data）
b
1 d
bc
ba
c
如果ξ服从均匀分布U(a, b)，但是它只能在(c, b)内取得样本观测值，那么取得每一个样本
观测值的概率
f ( a) f () P( a) (2 2 ) 1 2 e ( )2 /(2 2 )

1 ( ) 1 ( ) 1 ( )
– 一是，所抽取的部分个体的观测值都大于或者小于某 个确定值，即出现“掐头”或者“去尾”的现象，与 其它个体的观测值相比较，存在明显的“截断点”。
– 二是，所抽取的样本观测值来自于具有某些特征的部 分个体，但是样本观测值的大小与其它个体的观测值 相比较，并不存在明显的“截断点”。
• 样本选择受到限制。

yi
Xi
2

i
X i
1
2 2

( yi
Xi )2
2 4

i i 2 2


n i 1
gi
0
i (a X i ) i (i ) (1 (i ))
• 求解该1阶极值条件，即可以得到模型的参数估计 量。
2、“归并” (censoring)问题
• 将被解释变量的处于某一范围的样本观测值都用 一个相同的值代替。

静态变截距面板数据模型分析ppt课件

静态变截距面板数据模型分析ppt课件

面板数据简介
y x z u it it it it
* ' '
i 1, , N, t 1, ,T,
1 .1 .2
where xit and zit are k1 ×1 and k2 × 1 vectors of exogenous variables （外生变量）; α*,β, and ρ are 1 × 1, k1 × 1,and k2 × 1 vectors of constants respectively; and the error term uit is independently, identically distributed over i and t ,with mean zero and variance σ u2 .
静态变截距面板数据模型分 析
主要内容

面板数据的优势和需要注意的问题 面板数据模型分类和分析步骤 静态变截距面板数据分析 一维固定效应模型、二维固定效应模型、 一维随机效应模型、二维随机效应模型、 用固定效应模型还是随机效应模型
面板数据简介
与截面数据和时间序列数据相比，面板数据的优 势：缓解遗漏变量偏差，减少多重共线性。 1.可为研究者提供大量数据点，从而增加自由度并 降低解释变量之间的共线性程度，因而可改进参 数估计质量（一致性、准确性、有效性等） 2.可让研究者分析无法仅用截面数据或时间序列数 据分析的经济问题。比如，分析生产成本问题， 只利用截面数据，即选择同一截面上不同规模的 企业数据作为样本观测值，可以分析成本与企业 规模的关系，但是不能分析技术进步对成本的影 响；只利用时间序列数据，即选择

( S S ) / N 1 3 2 F 4 S / N T 1 K 2

固定效应模型及估计原理说明

固定效应模型及估计原理说明

固定效应模型及估计原理说明固定效应模型的估计原理说明在⾯板数据线性回归模型中，如果对于不同的截⾯或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，⽽模型的斜率系数是相同的，则称此模型为固定效应模型。

固定效应模型分为三类：1.个体固定效应模型个体固定效应模型是对于不同的纵剖⾯时间序列（个体）只有截距项不同的模型：2Kit i k kit it k y x u λβ==++∑ (1)从时间和个体上看，⾯板数据回归模型的解释变量对被解释变量的边际影响均是相同的，⽽且除模型的解释变量之外，影响被解释变量的其他所有（未包括在回归模型或不可观测的）确定性变量的效应只是随个体变化⽽不随时间变化时。

检验：采⽤⽆约束模型和有约束模型的回归残差平⽅和之⽐构造F 统计量，以检验设定个体固定效应模型的合理性。

F 模型的零假设：01231:0N H λλλλ-=====()1(1,(1)1)(1)RRSS URSS N F F N N T K URSSNT N K --=---+--+RRSS 是有约束模型（即混合数据回归模型）的残差平⽅和，URSS 是⽆约束模型ANCOVA 估计的残差平⽅和或者LSDV 估计的残差平⽅和。

实践：⼀、数据：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1，2和3。

表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 1996199719981999200020012002CONSUMEAH 3607.43 3693.55 3777.41 3901.81 4232.98 4517.65 4736.52 CONSUMEBJ 5729.52 6531.81 6970.83 7498.48 8493.49 8922.72 10284.6 CONSUMEFJ 4248.47 4935.95 5181.45 5266.69 5638.74 6015.11 6631.68 CONSUMEHB 3424.35 4003.71 3834.434026.34348.47 4479.75 5069.28CONSUMEHLJ 3110.92 3213.42 3303.15 3481.74 3824.44 4192.36 4462.08 CONSUMEJL 3037.32 3408.03 3449.74 3661.68 4020.87 4337.22 4973.88 CONSUMEJS 4057.54533.57 4889.43 5010.91 5323.18 5532.746042.6CONSUMEJX 2942.11 3199.61 3266.81 3482.33 3623.56 3894.51 4549.32 CONSUMELN 3493.02 3719.91 3890.74 3989.93 4356.06 4654.42 5342.64 CONSUMENMG 2767.843032.33105.74 3468.99 3927.75 4195.62 4859.88CONSUMESD 3770.99 4040.63 4143.96 4515.05 5022 5252.41 5596.32 CONSUMESH 6763.12 6819.94 6866.41 8247.69 8868.19 9336.1 10464 CONSUMESX 3035.59 3228.71 3267.7 3492.98 3941.87 4123.01 4710.96 CONSUMETJ 4679.61 5204.15 5471.01 5851.53 6121.04 6987.22 7191.96 CONSUMEZJ 5764.27 6170.14 6217.93 6521.54 7020.22 7952.39 8713.08表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 2002 INCOMEAH 4512.77 4599.27 4770.47 5064.6 5293.55 5668.8 6032.4 INCOMEBJ 7332.01 7813.16 8471.98 9182.76 10349.69 11577.78 12463.92 INCOMEFJ 5172.93 6143.64 6485.63 6859.81 7432.26 8313.08 9189.36 INCOMEHB 4442.81 4958.67 5084.64 5365.03 5661.16 5984.82 6679.68 INCOMEHLJ 3768.31 4090.72 4268.5 4595.14 4912.88 5425.87 6100.56 INCOMEJL 3805.53 4190.58 4206.64 4480.01 4810 5340.46 6260.16 INCOMEJS 5185.79 5765.2 6017.85 6538.2 6800.23 7375.1 8177.64 INCOMEJX 3780.2 4071.32 4251.42 4720.58 5103.58 5506.02 6335.64 INCOMELN 4207.23 4518.1 4617.24 4898.61 5357.79 5797.01 6524.52 INCOMENMG 3431.81 3944.67 4353.02 4770.53 5129.05 5535.89 6051 INCOMESD 4890.28 5190.79 5380.08 5808.96 6489.97 7101.08 7614.36 INCOMESH 8178.48 8438.89 8773.1 10931.64 11718.01 12883.46 13249.8 INCOMESX 3702.69 3989.92 4098.73 4342.61 4724.11 5391.05 6234.36 INCOMETJ 5967.71 6608.39 7110.54 7649.83 8140.5 8958.7 9337.56 INCOMEZJ 6955.79 7358.72 7836.76 8427.95 9279.16 10464.67 11715.6表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 2002 PAH 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 99.5 100.1 PLN 107.9 103.1 99.3 98.6 99.9 100 98.9 PNMG 107.6 104.5 99.3 99.8 101.3 100.6 100.2 PSD 109.6 102.8 99.4 99.3 100.2 101.8 99.3PSH 109.2 102.8 100 101.5 102.5 100 100.5 PSX 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 99.1⼆、1.输⼊操作：步骤：（1）File——New——Workfile步骤：（2）Start date——End date——OK步骤：（3）Object——New Object步骤：（4）Type of object——Pool步骤：（5）输⼊所有序列名称步骤：（6）定义各变量点击sheet—输⼊consume？income？p?步骤：（7）将表1、2、3中的数据复制到Eviews中2.估计操作：步骤：（1）点击poolmodel——Estimate对话框说明Dependent variable:被解释变量；Common：系数相同部分Cross-section specific:截⾯系数不同部分步骤：（2）将截距项选择区选Fixed effects（固定效应） Cross-section：Fixed得到如下输出结果：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。

固定效应变截距模型

固定效应变截距模型
24
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
来确定。 (1) 首先分别计算3种形式的模型：变参数模型、变截距模型和不
变参数模型，在每个模型的回归统计量里可以得到相应的残差平方和 S1=339121.5、S2 = 444288.4 和S3 = 1570884。
18
六、如何估计Pool方程 单击Pool工具栏的Estimate选项打开如下对话框：
19
1. 因变量 在因变量对话框中输入Pool变量或Pool变量表达式。
2. 样本 3. 解释变量
在两个编辑框中输入解释变量。 (1) Common :——此栏中输入的变量对所有截面成员有相
同的系数，并用一般名称或Pool名称输出结果。 (2) Cross-section specific :——此栏中输入的变量对Pool中
1
第一节 Pool对象
EViews对面板数据模型的估计是通过含有Pool对象的工作 文件和具有面板结构的工作文件来实现的。
处理时间序列/截面数据的EViews对象称为Pool。通过Pool 对象可以实现对各种变截距、变系数时间序列模型的估计，但 Pool对象侧重分析“窄而长”的数据，即截面成员较少，而时 期较长的侧重时间序列分析的数据。
1. 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。例如，假定我们的数据文件为下面
的形式：
10
其中基本名 I 代表企业总投资、M 代表前一年企业的市场价值、K 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、M、K 数据。
6
2. Pool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。 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。

R中如何计算固定效应截距

用R做面板分析，为何固定效应模型（fixed effect）没有给出截距项的结果，而随机效应模型又给出截距项的结果。

固定效应：grun.fe<-plm(inv~value+capital,data=Grunfeld,model="within")summary(grun.fe)Oneway (individual) effect Within ModelCall:plm(formula = inv ~ value + capital, data = Grunfeld, model = "within") Balanced Panel: n=10, T=20, N=200Residuals :Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.-184.000 -17.600 0.563 19.200 251.000Coefficients :Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)value 0.110124 0.011857 9.2879 < 2.2e-16 ***capital 0.310065 0.017355 17.8666 < 2.2e-16 ***---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Total Sum of Squares: 2244400Residual Sum of Squares: 523480R-Squared : 0.76676Adj. R-Squared : 0.72075F-statistic: 309.014 on 2 and 188 DF, p-value: < 2.22e-16随机效应：> grun.re<-plm(inv~value+capital,data=Grunfeld,model="random")> summary(grun.re)Oneway (individual) effect Random Effect Model(Swamy-Arora's transformation)Call:plm(formula = inv ~ value + capital, data = Grunfeld, model = "random") Balanced Panel: n=10, T=20, N=200Effects:var std.dev shareidiosyncratic 2784.46 52.77 0.282individual 7089.80 84.20 0.718theta: 0.8612Residuals :Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.-178.00 -19.70 4.69 19.50 253.00Coefficients :Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)(Intercept) -57.834415 28.898935 -2.0013 0.04674 *value 0.109781 0.010493 10.4627 < 2e-16 ***capital 0.308113 0.017180 17.9339 < 2e-16 ***---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Total Sum of Squares: 2381400Residual Sum of Squares: 548900R-Squared : 0.7695Adj. R-Squared : 0.75796F-statistic: 328.837 on 2 and 197 DF, p-value: < 2.22e-16我用同样的数据在Stata也跑了一遍，结果是一样的，但Stata给出了固定效应模型的截距项的结果。

12、第七章（面板数据模型——固定影响变截距模型）

面板（平行）数据模型——固定影响变截距模型一、研究目的传统的计量经济学模型，一般只利用二维数据来估计参数——即截面数据（同一个时间截面上不同个体的指标值，如2000年我国30个省区的消费值）或时间序列数据（同一个体在不同时间点上的指标值，重庆市1978—2008年的消费值）。

而面板数据模型利用了三维数据来估计参数——既包含了截面数据也包含了时间序列数据（如1978—2008年我国30个省区的消费值）。

这样得到的模型与传统模型相比较有两个优点：（1）可以克服有的时候样本点不够的问题。

当利用时间序列数据估计模型的时候，经常会碰到样本数据不够的问题，这个时候如果能利用三维数据，就可以大大增加样本容量；（2）可以比较不同的个体之间的差异。

在利用二维数据来估计模型的时候，无论截面还是时序数据，都默认在整个样本区间内，参数值保持不变，但利用三维数据可以得到不同个体的参数值不一样的结果，这样就有利于比较个体之间的差异。

限于篇幅，本案例仅讨论固定影响变截距模型，更多内容参考面板数据模型的其他案例。

二、面板数据模型原理设有因变量it y 与1k ⨯维解释变量向量it x ，满足线性关系:,1,2,,,1,2,,it it it it it y i N t T αμ=++ = =x β （1）式（1）是考虑k 个经济指标在N 个个体及T 个时间点上的变动关系，其中N 表示个体截面成员的个数，T 表示每个截面成员的观测时期总数，参数it α表示模型的常数项，it β表示对应于解释变量向量it x 的1k ⨯维系数向量，k 表示解释变量个数。

随机误差项it μ相互独立，且满足0均值、等方差为2u σ 的假设。

在式（1）描述的模型中，自由度（NT ）远远小于参数个数（对于截面方程，待估计参 数的个数为(NT(k+1)+N)，对于时间截面方程，待估计参数的个数为(NT(k+1)+T)），这使得模型无法估计。

为了实现模型的估计，可以分别建立以下两类模型：从个体成员角度考虑，建立含有N 个个体成员方程的面板数据模型，在时间点上截面，建立含有T 个时间点截面方程的面板数据模型。

个体固定效应变截距模型

个体固定效应变截距模型个体固定效应变截距模型（Fixed Effects with Time-varying Intercept Model）是一种用于面板数据分析的统计模型。

它通常应用于具有多个个体和多期观测值的数据集，用于研究个体特征对因变量的影响。

在个体固定效应变截距模型中，每个个体都被视为具有自己特定的固定效应，即个体特征对因变量的平均影响。

同时，该模型还允许截距项随时间发生变化，以捕捉可能存在的时间趋势。

个体固定效应变截距模型可以表示为以下方程：Y_{it} = α_i + βX_{it} + ε_{it}其中，Y_{it} 是第 i 个个体在时间 t 的因变量观测值，α_i 是第 i 个个体的固定效应，β是自变量 X_{it} 的系数，ε_{it} 是随机误差项。

使用个体固定效应变截距模型进行分析时，我们可以通过估计固定效应来控制个体的异质性，并关注自变量对因变量的影响。

此外，我们还可以利用该模型的时间变化的截距项来检验时间趋势和其他可能的时间相关变化。

个体固定效应变截距模型可以通过面板数据的固定效应估计方法进行参数估计，如固定效应模型（Fixed Effects Model）或差分法（Difference-in-Differences）。

这些方法可以帮助我们更好地理解个体特征对因变量的影响，并探索随时间变化的现象。

需要注意的是，在使用个体固定效应变截距模型时，我们应当考虑模型的假设和限制，并根据具体问题选择适合的统计方法和模型。

此外，对于面板数据的可行性和一致性检验也是重要的步骤，以确保模型的有效性和准确性。

总结而言，个体固定效应变截距模型是一种用于面板数据分析的工具，能够帮助我们研究个体特征对因变量的影响，并考虑时间变化的趋势。

它在经济学、社会科学和其他领域中得到了广泛的应用。

固定效应模型lsdv法

固定效应模型lsdv法固定效应模型是一种经济学中的实证研究方法，用于处理面板数据。

面板数据是指跨时间和组（个体）的数据。

固定效应模型则是指在面板数据中将个体的固定特征视为影响因素，而不考虑这些因素的具体差异。

其中，固定效应模型的估计方法之一是固定效应最小二乘法（LSFE），也称为固定效应最小二乘回归（LSFD）。

这种方法假设每个个体之间存在不同的截距和斜率，通过对每一个个体进行编码和建模，以最小化方差来对模型进行估计。

LSFD模型假设时间不变的个体固定效应在面板数据中扮演了主要的规律，代表了单个观察单位与其他观察单位之间的相关性。

此方法涉及可用的面板数据规模的需求，因此它不适用于横断面数据，而主要用于纵向数据、时间序列和面板数据。

LSDV法的核心是固定效应回归，这种回归使用面板数据中每个个体可能变化的观察值进行拟合。

因此，LSFD假设每个个体的截距和斜率都是不同的，以最小化方差来对模型进行估计。

它比泊松模型和有局限性的依存变量模型更具预测和描述力。

此外，LSDV的优点之一是在对其他变量进行控制的情况下对固定效应进行估计。

LSDV回归的目标是获取面板数据中每个个体之间的差异。

面板数据中的个体在时间上重复出现，但每个个体的特征却各不相同，而这些个体所具有的特征总是不变的，在LSDV 回归中，将这些固定的特征视为截距项，也就是当不考虑其他解释变量的情况下，个体特征所对应的常数项。

这意味着固定效应模型就是一个带有虚拟变量的回归模型。

虚拟变量是将每个个体进行编号或者分组，并将分组或编号后的结果作为虚拟变量添加到回归方程中。

例如，在有10个个体的样本数据中，对于每个个体，我们可以把这个个体的编号从1到10。

在回归方程中，对于i个个体，我们会添加一个虚拟变量为1只有i等于个体编号，其他虚拟变量都是0。

LSDV模型的估计使用OLS方法，OLS建模中加入个体虚拟变量后，模型就变成了每个个体的独立回归模型。

由于每个个体的回归模型大小相等，因而也自然地统计成整体模型。

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首先，Pool对象中包含了一系列的标识名。这些标识名 描述了工作文件中的时间序列/截面数据的数据结构。在这 个角色中，Pool对象在管理和处理时间序列/截面数据上的 功能与组对象有些相似。
其次，利用Pool对象中的过程可以实现对各种时间序列/ 截面数据模型的估计及对估计结果的检验和处理。在这个角 色中，Pool对象与方程对象有些相似
第八章 面板数据模型
• 在进行经济分析时经常会遇到时间序列和横截 面两者相结合的数据。 • 例如，在企业投资需求分析中，我们会遇到多个 企业的若干指标的月度或季度时间序列；在城镇居 民消费分析中，我们会遇到不同省市地区的反映居 民消费和居民收入的年度时间序列。 • 本章将前述的企业或地区等统称为个体，这种具 有三维（个体、指标、时间）信息的数据结构称为 时间序列/截面数据，有的书中也称为平行数据或 面板数据（panel data）。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）。
4
• 1. 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：
例10.5 研究企业投资需求模型
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 K ：前一年末工厂存货和设备的价值
7
3. Pool序列概念
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。
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。
9
二、输入Pool数据
有很多种输入数据的方法，在介绍各种方法之前，首先要理 解面板数据的结构，区别堆积数据和非堆积数据形式。 面板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。
1. 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。例如，假定我们的数据文件为下面
的形式：
10
其中基本名 I 代表企业总投资、M 代表前一年企业的市场价值、K 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、M、K 数据。
1
第一节 Pool对象
EViews对面板数据模型的估计是通过含有Pool对象的工作 文件பைடு நூலகம்具有面板结构的工作文件来实现的。
处理时间序列/截面数据的EViews对象称为Pool。通过Pool 对象可以实现对各种变截距、变系数时间序列模型的估计，但 Pool对象侧重分析“窄而长”的数据，即截面成员较少，而时 期较长的侧重时间序列分析的数据。
对于截面成员较多，时期较少的“宽而短”的侧重截面分
析的数据，一般通过具有面板结构的工作文件（Panel
workfile）进行分析。利用面板结构的工作文件可以实现变截
距时间序列/截面数据模型以及动态时间序列/截面数据模型的
估计。
2
一、含有Pool对象的工作文件
Pool对象在EViews中扮演着两种角色。
EViews会自动按标准输入程序读取非堆积数据。并把每个截面变量看
作一个单独序列。注意要按照上述的Pool命名规则命名。
11
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： 5
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。
3
Pool对象的核心是建立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。
8
4. 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。
5. Pool序列数据 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。
6
2. Pool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。 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。