EVIEWS面板数据分析操作教程之PanelData模型

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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

计量经济面板数据模型及EVIEWs软件的实现

面板数据模型的分析及Eviews实现一、面板数据和模型概述在经济学研究和实际应用中，我们经常需要同时分析和比较横截面观察值和时间序列观察值结合起来的数据，即：数据集中的变量同时含有横截面和时间序列的信息。

这种数据被称为面板数据(panel data)，它与我们以前分析过的纯粹的横截面数据和时间序列数据有着不同的特点。

简单地讲，面板数据因同时含有时间序列数据和截面数据，所以其统计质既带有时间序列的性质，又包含一定的横截面特点。

因而，以往采用的计量模型和估计方法就需要有所调整。

例1 表1中展示的数据就是一个面板数据的例子。

其他类似的例子还有：历次人口普查中有关不同年龄段的受教育状况；同行业不同公司在不同时间节点上的产值等。

这里，不同的年龄段和公司代表不同的截面，而不同时间节点数据反映了数据的时间序列性。

研究和分析面板数据的模型被称为面板数据模型（panel data model）。

它的变量取值都带有时间序列和横截面的两重性。

一般的线性模型只单独处理横截面数据或时间序列数据，而不能同时分析和对比它们。

面板数据模型，相对于一般的线性回归模型，其长处在于它既考虑到了横截面数据存在的共性，又能分析模型中横截面因素的个体特殊效应。

当然，我们也可以将横截面数据简单地堆积起来用回归模型来处理，但这样做就丧失了分析个体特殊效应的机会。

二、一般面板数据模型介绍符号介绍：ity ——因变量在横截面i 和时间t 上的数值；j it x ——第j 个解释变量在横截面i 和时间t 上的数值；假设：有K 个解释变量，即K j ,,2,1 =；有N 个横截面，即N i ,,2,1 =；时间指标T t ,,2,1 =。

记第i 个横截面的数据为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=iT i i i y y y y21； ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=K iT iT iT Ki i i K i i i i x x x x x x x x x X 212221212111；⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=iT i i i μμμμ 21 其中对应的i μ是横截面i 和时间t 时随机误差项。

Eviews统计第十二章

Eviews 统计分析从入门到精通三、混合横截面模型
如果我们认为一个面板数据在时间和截面个体之间均无显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数，这样的模型就是混合横截面模型，如公式12-5所示。
yit i xit vit
i 1 k
（2）在Test type下拉列表框中选择Summary选项，Test for unit root in 选择组中选择level单选按钮，Include in test eqution选项组中选择 Individual intercept，其他选项选择默认设置。
i 1 k
12 2
其中，i = 1, 2, …, N表示个体成员，t = 1, 2, …, T代表时间跨度。
Eviews 统计分析从入门到精通
模型中不随时间变化的非观测效应与误差项相关。均值截距项在不同的截面成员时间是相同的，代表截面个体成员截距项，表示个体成员的截距对整体截距的偏离。对于固定效应模型，通常的处理方法是准差分处理后使用OLS估计方法或使用最小二乘虚拟变量法（LSDV）进行估计；如果其误差项不满足满足相互独立和同方差假定，则需要使用GLS进行估计。
Eviews 统计分析从入门到精通
案例12.2
Eviews 统计分析从入门到精通
设置要点（1）在Depandent Variable输入框中输入待模型的被解释变量（2）在 Regressors and AR terms 选项组下的Cross-section specifics输入框中输入解释变量名称。（3）选择估计形式。
ˆ ˆ ) 1 ( ˆ ˆ )12 4 W ( w GLS w GLS

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（con sume ）和人均收入（in come ）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 2002 CONSUMEAH 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 CONSUMEHB3424.354003.71 3834.43 4026.3 4348.47 4479.75 5069.28 CONSUMEHLJ 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 4057.5 4533.57 4889.43 5010.91 5323.18 5532.74 6042.6 CONSUMEJX 2942.11 3199.61 3266.81 3482.33 3623.56 3894.51 4549.32 CONSUMELN3493.023719.91 3890.74 3989.93 4356.06 4654.42 5342.64 CONSUMENMG 2767.84 3032.3 3105.74 3468.99 3927.75 4195.62 4859.88 CONSUMESD 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 CONSUMEZJ5764.276170.146217.936521.547020.227952.398713.08人均收入1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 INCOMEAH 4512.77 4599.27 4770.47 5064.6 5293.55 5668.86032.4INCOMEBJ 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 INCOMENMG3431.81 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 6955.797358.727836.768427.959279.1610464.6711715.615 个省级地区的居民家庭人均收入（元）数据表 9.2 1996— 2002 年中国东北、华北、华东< >\ Uinni«d X NewPage -/ 程如下:表9.3 1996 — 2002年中国东北、华北、华东物价指数1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 PAH 109.9 101.3 100 97.8 100.7 100.5 99 PBJ 111.6 105.3 102.4 100.6 103.5 103.1 98.2 PFJ 105.9 101.7 99.7 99.1 102.1 98.7 99.5 PHB 107.1 103.598.4 98.1 99.7 100.5 99 PHLJ 107.1 104.4 100.4 96.8 98.3 100.8 99.3 PJL 107.2 103.7 99.2 98 98.6 101.3 99.5 PJS 109.3 101.7 99.4 98.7 100.1 100.8 99.2 PJX 108.4 102 101 98.6 100.3 99.5 100.1 PLN 107.9 103.1 99.3 98.6 99.9 100 98.9PNMG 107.6 104.5 99.3 99.8 101.3 100.6100.2PSD 109.6 102.8 99.4 99.3 100.2 101.8 99.3 PSH 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 98.4 PTJ109 103.1 99.5 98.9 99.6 101.2 99.6 PZJ107.9102.899.798.810199.899.1（1）建立面板数据工作文件首先建立工作文件Tetcli from DB .Update sslectei from DB... Stor* selected to DB... Copy.s^lectedL . selectelFrijit Selected15个省级地区的消费者物价指数Ssntple: E c 回 r@sidGenerate Series. BDisplay Filter *New Obj set...建立面板数据库在窗口中输入15个不同省级地区的标识AH BJ FJHB HLJJL JS JX LNNMG SD SH sx TJ ZJI(2)定义序列名并输入数据产生3*15个尚未输入数据的变量名。

面板数据模型Eviews实现

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面板数据含有横截面、时期和变量三维信息，利用面板数据模型可以构造和检验比以往单独使用横截面数据或时间序列数据更为真实的行为方程，可以进行更加深入的分析。正是基于实际经济分析的需要，作为非经典计量经济学问题，同时利用横截面和时间序列数据的模型已经成为近年来计量经济学理论方法的重要发展之一。
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Panel Data模型以及动态Panel Data模型的估计。
4
10.1.1 含有Pool对象的工作文件
Pool对象在EViews中扮演着两种角色。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面板数据的数据结构。在这个角色中，Pool对象在管理和处理面板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Panel Data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
3
10.1 Pool对象
EViews对Panel Data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。
处理面板数据的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。
10
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。

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。

eviews面板数据模型分析——面板数据模型与应用

2.2 固定效应模型（fixed effects model）。
解释设定个体固定效应模型的原因。假定有面板数据模型 yit = 0 + 1 xit +2 zi +it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T 其中0 为常数，不随时间、截面变化；每个个体回归函数的斜率1 相同； zi 表示随个体变化，但不随时间变化的难以观测的变量。上述模型可以被解释为含有 N 个截距，即每个个体都对应一个不同截距的模型。令 i = 0 +2 zi，于是变为 yit = i + 1 xit +it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T 以家庭消费性支出与可支配收入关系为例，省家庭平均人口数就是这样的一个变量，即对于短期面板，这是一个基本不随时间变化的量，但是对于不同的省份，这个变量的值是不同的。因为 zi 是不随时间变化的量，所以当对个体固定效应模型中的变量进行差分时，可以剔除那些随个体变化，但不随时间变化的 zi 的影响。
yit = i + Xit ' +it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T
其中i是随机变量，表示对于i个个体有i个不同的截距项，且其变化与Xit 有关系；Xit为k 1阶回归变量列向量（包括k个回归量），为k 1阶回归系数列向量，对于不同个体回归系数相同，yit为被回归变量（标量），it 为误差项（标量），则称此模型为个体固定效应模型。
2.2 固定效应模型（fixed effects model）。
个体固定效应模型的强假定条件是， E(iti, Xit) = 0, i = 1, 2, …, N
i 作为随机变量描述不同个体建立的模型间的差异。因为i 是不可观测

eviews关于面板数据模型截距,系数,固定效应还是随机效应的选取得检验方法及具体事例

面板数据模型1．面板数据定义。

时间序列数据或截面数据都是一维数据。

例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。

面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。

面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。

面板数据示意图见图1。

面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。

面板数据用双下标变量表示。

例如y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, TN表示面板数据中含有N个个体。

T表示时间序列的最大长度。

若固定t不变，y i ., ( i = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。

图1 N=7，T=50的面板数据示意图例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。

固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。

面板数据由30个个体组成。

共有330个观测值。

对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。

若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。

注意：EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。

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。
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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。

计量学教程及eviews实现面板数据模型的分析

二、一般面板数据模型介绍
符号介绍： yit — — 因变量在横截面 i 和时间 t 上的数值；
x
j it
——第 j 个解释变量在横截面 i 和时间 t 上的数值；
假设：有 K 个解释变量，即 j 1,2,, K ；
有 N 个横截面，即i 1,2,, N ；
时间指标 t 1,2,,T 。
ˆ
2 ˆ w
s 2 ( X P D X ) 1
s2
ˆ
2 ˆ
i
s2 T
X iˆ ˆw X i
其中是对误差项方差的估计量：
( y it ˆ i x it ˆ w ) 2
s2 i t
NT ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱN K
注意：在对误差项方差的估计量中，分母（NT-N-K）反映了整个
模型的自由度。有了这些方差的估计量，就可以用传统的t-统计量对估计系数的显著性进行检验。同时，还可以运用下列F-统计量对
;
(7
)
2
E
(
2 i
),
i
。
给定这些假设，随机效应面板数据模型也可同样写为：
其中
(In
i )
y=X β +μ
， α 的向量形式与以前相同。
是 Kronecker 乘法符号。
例 2 Kronecker 乘法：
I2
i 21
i
21
0
0 i 21
例 3 前面的矩阵 D 也可用 Kronecker 乘法表示： D I N iT 1
记第 i 个横截面的数据为
yi1
yi
yi2

Eviews面板数据模型估计

4361.555
3890.580 4077.961 5317.862 3612.722 4360.420 3877.345 5011.976 8651.893 3793.908 6145.622
4457.463
4159.087 4281.560 5488.829 3914.080 4654.420 4170.596 5159.538 9336.100 4131.273 6904.368
3549.935 4744.547 3487.269 3899.194 3189.414
3918.314
4041.061 5668.830 3991.490 4382.250 3774.804
4251.494
4240.565 6054.175 4209.327 4649.789 4383.706
4747.045
Eviews面板数据模型估计
张兴泉博士嘉兴学院商学院国经系 Tel：670024 QQ：286289669
一、面板数据及如何建立混合数据库
1.面板数据定义 • 时间序列数据或截面数据都是一维数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。
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（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）
(1)创建Pool对象创建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：

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。

应用eviews进行面板数据分析PPT课件

为 k 1 阶回归变量列向量（包括 k 个回归量），为 k 1 阶回归系数列向量，对于不同个
体回归系数相同，yit 为被回归变量（标量），it 为误差项（标量），则称此模型为个体固定效应模型。
个体固定效应模型（3）的强假定条件是，
E(iti, Xit) = 0, i = 1, 2, …, N
i 作为随机变量描述不同个体建立的模型间的差异。因为i 是不可观测的，且与可观测的解释变量 Xit 的变化相联系，所以称（3）式为个体固定效应模型。
LOG(CP1996) LOG(CP2000)
9.4
LOG(CP1997) LOG(CP2001)
LOG(CP1998) LOG(CP2002)
9.2
LOG(CP1999)
9.0
8.8
6000
8.6
5000
8.4
4000
8.2
3000 2000
IP
8.0
2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 7.8
panel 原指对一组固定调查对象的多次观测，近年来 panel data 已经成为专业术语。
面板数据从横截面（ cross section ）看，是由若干个体（ entity, unit, individual）在某一时点构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）看每个个体都是一个时间序列。
(1)
其中 yit 为被回归变量（标量），表示截距项，Xit 为 k 1 阶回归变量列向量（包括 k 个回
归量），为 k 1 阶回归系数列向量，it 为误差项（标量）。则称此模型为混合模型。混合
模型的特点是无论对任何个体和截面，回归系数和都相同。

EVIEWS面板数据分析操作教程及实例解析课件.ppt

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。
精品
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
精品
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；另一类是建立在Johansen协整检验基础上的面板协整检验。
1．Pedroni检验 2．Kao检验 3．Johansen面板协整检验
精品
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精话品框
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
此栏目下P值均两个小于0.05 存在协整关系一个大于0.05，不支持协整
精品
思路一：变量之间是非同阶单整：序列变换
◎变量之间是非同阶单整的指即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，
此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。
◎对序列进行差分或取对数使之变成同阶序列
若变换序列后均为平稳序列可用变换后的序列直接进行回归
思路二若变换序列后均为同阶非平稳序列，则请点
精品
方式二（方式是否正确，有待考证）

eviews教程

Eviews教程1. 介绍Eviews是一款被广泛应用于数据分析和经济建模的统计软件。

它提供了丰富的统计分析功能、高级计量经济学模型和强大的数据处理能力。

本教程将向您介绍Eviews的基本功能和操作，以帮助您快速上手使用Eviews进行数据分析和模型建立。

2. 安装和启动在开始之前，您需要先安装Eviews软件。

请根据官方网站提供的安装步骤下载和安装Eviews。

安装完成后，您可以通过以下步骤启动Eviews：1.双击桌面上的Eviews图标，或者在开始菜单中找到Eviews并点击打开。

2.Eviews启动后，您将看到一个欢迎界面。

您可以选择创建新工作文件或打开已有的文件。

3. Eviews界面介绍Eviews的界面由菜单栏、工具栏、项目管理器、文本窗口、对象浏览器和输出窗口等组成。

以下是对每个组件的简要介绍：•菜单栏：提供了各种菜单，包含Eviews的所有功能和选项。

•工具栏：包含一些常用的工具按钮，例如打开、保存、运行等。

•项目管理器：用于管理当前工作文件的对象和数据。

•文本窗口：用于编写Eviews命令和进行输出结果的展示。

•对象浏览器：显示当前工作文件中的对象列表，并提供了一些操作选项。

•输出窗口：显示Eviews的输出结果，例如数据统计、图表等。

4. 导入数据在Eviews中，您可以导入多种格式的数据，包括Excel、CSV、文本文件等。

以下是一些常用的数据导入方法：4.1 导入Excel数据要导入Excel数据，请按照以下步骤操作：1.在菜单栏中选择文件(File) -> 导入(Import) -> 导入数据(Import Data)。

2.浏览并选择要导入的Excel文件。

3.在导入向导中选择导入选项，例如数据范围、工作表等。

4.点击导入(Import)按钮完成导入过程。

4.2 导入CSV数据要导入CSV数据，请按照以下步骤操作：1.在菜单栏中选择文件(File) -> 导入(Import) -> 导入数据(Import Data)。

EVIEWS面板数据分析操作教程及实例 ppt课件

此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。
◎对序列进行差分或取对数使之变成同阶序列
若变换序列后均为平稳序列可用变换后的序列直接进行回归
思路二若变换序列后均为同阶非平稳序列，则请点
EVIEWS面板数据分析操作教程及
实例
12
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：
只有此处小于 0.05,说明除此法外都认为非
平稳
各种方法的结果(E除VIEBWrSe面i板tu数n据g分检析操验作教外程)及都接受原假设， I?
存在单位根，是非平稳的。实例
9
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EV拒IEW绝S面原板数假据分设析，操作所教程以及可
目的：防止虚假回归或伪回归
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。
以得出结论： I?是I(1)的。实例
10
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面板数据分析操作教程及
实例
11
思路一：变量之间是非同阶单整：序列变换
◎变量之间是非同阶单整的指即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，

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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：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
第十章 Panel Data模型
第一步录入数据第二步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）
View/Spreadsheet View：i? m? k?

第二步分析数据的平稳性（单位根检验）请点说明请点软件操作结果点检验结果1 结果2
5
分析数据的平稳性（单位根检验）说明注：所有序列者要检验
原：不稳定（Hadri 除外， Hadri 中原：稳定）
目的：防止虚假回归或伪回归
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
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）
WE：西屋公司 US：美国钢铁公司
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）
3
录入数据软件操作（EVIEW6.0）方式一
Workfile Workfile structure type ： Dated-regular frequency
10
思路一：变量之间是非同阶单整：序列变换
◎变量之间是非同阶单整的指即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，
此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。
◎对序列进行差分或取对数使之变成同阶序列
若变换序列后均为平稳序列可用变换后的序列直接进行回归
思路二若变换序列后均为同阶非平稳序列，则请点
11
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，
填写序列名
选择检验方法
填写秩序
右边所有栏目软件
自动填写无需更改
填写模式，先做序列图再选择
7
例10.4中I?的水平变量的所有方法的单位根检验结果:
只有此处小于 0.05,说明除此法外都认为非
平稳
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。
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
H0： = 1 H1 ：(i = )< 1
Panel rho-Statistic Panel PP-Statistic Panel ADF-Statistic Group-rho-Statistic Group PP-Statistic Group ADF-Statistic
-3.415758（0.0012）* -5.991403（0.0000）* -7.835311（0.0000）* -0.837712（0.2809） -6.990581（0.0000）* -7.194068（0.0000）*
15
表10.8 Kao检验和Pedroni检验结果 (滞后阶数由SIC准则确定)
检验方法检验假设
统计量名
统计量值（P值）
Kao检验 H0： = 1
ADF
-6.787326（0.0000）*
Panel v-Statistic
2.099652（0.044）*
H0： = 1 H1 ：(i = )< 1 Pedroni检验
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；另一类是建立在Johansen协整检验基础上的面板协整检验。
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
此栏目下P值均小于0.05 存在协整关系
此栏目下P值均两个小于0.05 存在协整关系一个大于0.05，不支持协整
方式二（方式是否正确，有待考证）
Workfile Workfile structure type ： Balanced Panel
Start date 1935 End date 1954 Number of cross 1 OK Cross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _US
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?
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。若均为1阶单整，直接全取差分或全取对数，进行回归分析

EVIEWS面板数据分析操作教程之PanelData模型

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