Eviews面板数据之固定效应模型[精品文档]

《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。

Eviews 面板数据之固定效应模型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 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 107.1 103.5 98.4 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 98.9 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 99.3 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 PTJ 109 103.1 99.5 98.9 99.6 101.2 99.6 PZJ 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。

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 面板数据之固定效应模型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一样的，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一样的，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：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：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〔ine 〕数据以及消费者价格指数〔p 〕分别见表1，2和3。

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？ine？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；mon ：系数一样局部 Cross-section specific:截面系数不同局部步骤：〔2〕将截距项选择区选Fi*ed effects 〔固定效应〕 Cross-section ：Fi*ed 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。

随机(su I jT)效应模型(mox I ng)的估计(guj i)原理说明与豪斯曼检验(j i anyan)在面板数据的计量分析中，如果解释变量对被解释变量的效应不随个体和时间变化，并且解释被解释变量的信息不够完整，即解释变量中不包含一些影响被解释变量的不可观测(guance)的确定性因素，可以将模型设定为固定效应模型，采用反映个体特征或者时间特征的虚拟变量(即知随个体变化或者只随时间变化)或者分解模型的截距项来描述这些缺失的确定性信息。

但是，固定效应模型也存在一定的不足。

例如固定效应模型模型中包含许多虚拟变量时，减少了模型估计的自由度；实际应用中，固定效应模型的随机误差项难以满足模型的基本假设，易于导致参数的非有效估计。

更为重要的是，它只考虑了不完整的确定性信息对被解释变量的效应，而未包含不可观测的随机信息的效应。

为了弥补这一不足，Maddala(1971)W混合数据回归的随机误差项分解为截面随机误差分量、时间随机误差分量和个体时间随机误差分量三部份，讨论如下随机效应模型或者双分量误差分解模型(1):K坊=以十£应才収十气+与+吼(1)k=2~ 表示个体随机误差分量；耳~捍(0,仃.：)表示时间随机误差分量；■:表示个体时间(或者混合)随机误差分量。

如果模型(1)中只存在截面随机误差分量叫而不存在时间随机误差分量七，则称为个体随机效应模型，否则称为个体时间小于模型。

或者称为但分了误差分解模型。

下面来介绍这两种模型：1 .个体随机效应模型当利用面板数据研究拥有拥有充分多个体的总体经济特征时，若利用总体数据的固定效应模型就会损失巨大的自由度，使得个体截距项的估计不具有有效性。

这时，可以在总体中随机抽取N个样本，利用这N个样本的个体随机效应模型：(2)判断总体的经济规律。

其中，个体随机误差项“是属于第i个个体的随机干扰分量，并在整个时间范围(t=l,2,...,T)保持不变，其反映了不随时间变化的不可观测随机信息的效应。

面板固定效应模型的解释面板固定效应模型是一种用于分析面板数据的统计模型，其主要目的是通过控制个体固定效应和时间固定效应，去除个体和时间上的不可观测因素对变量之间关系的干扰，从而得到更加准确和稳健的估计结果。

在面板数据分析中，个体固定效应指的是不同个体之间的固定因素对变量之间关系的影响，而时间固定效应则是在不同时间点上固定的因素对变量之间关系的影响。

通过引入这些固定效应，面板固定效应模型能够更好地解释面板数据的动态变化和个体差异，从而提高了分析的有效性和可靠性。

面板数据是指在一段时间内对多个个体（例如个人、家庭、公司等）的多次观测数据的集合。

对于这种数据，传统的截面数据分析方法往往无法准确反映出个体和时间的固定特征对变量之间关系的影响，因此需要引入面板数据分析方法来解决这一问题。

面板固定效应模型正是针对面板数据而提出的一种分析方法，其基本思想是通过引入个体固定效应和时间固定效应来消除个体和时间上的不可观测因素对分析结果的影响，从而更好地研究变量之间的关系。

面板固定效应模型的基本形式可以表示为：\[ Y_{it} = \alpha + \beta X_{it} + \theta_i + \lambda_t + \varepsilon_{it} \]其中，\(Y_{it}\)表示面板数据中第i个个体在第t个时间点上的表现变量，\(X_{it}\)表示解释变量，\(\alpha\)为截距项，\(\beta\)为解释变量的系数，\(\theta_i\)为个体固定效应，\(\lambda_t\)为时间固定效应，\(\varepsilon_{it}\)为误差项。

个体固定效应\(\theta_i\)表示个体特定的不可观测因素对\(Y_{it}\)的影响，时间固定效应\(\lambda_t\)表示时间特定的不可观测因素对\(Y_{it}\)的影响。

通过控制这些固定效应，可以减少由个体和时间差异引起的干扰，得到更加稳健和准确的系数估计结果。

固定效应模型结果解读固定效应模型（FixedEffectsModel）是一种常见的面板数据分析方法，它可以用于探究个体间的异质性和时间趋势对数据的影响。

本文将从固定效应模型的基本原理、模型结果解读以及应用案例三个方面进行阐述。

一、固定效应模型的基本原理固定效应模型是一种面板数据模型，其基本假设是个体效应与时间无关，且个体效应与解释变量之间不存在相关性。

换句话说，固定效应模型假设个体间的差异是固定的，不随时间变化，只有时间上的变异才会影响因变量。

因此，固定效应模型的核心是控制个体间的异质性，以便更准确地估计时间变化对因变量的影响。

固定效应模型的基本形式为：Yit = αi + β1 X1it + β2 X2it + … + βk Xkit + uit 其中，Yit表示第i个个体在第t个时间点的因变量值，αi表示第i个个体的固定效应，也就是不变的个体差异，X1it ~ Xkit为解释变量，β1 ~ βk为各解释变量的系数，uit为误差项。

为了控制个体间的异质性，固定效应模型通常采用差分（demean）方法，即对每个个体的变量值减去该个体的平均值，以消除个体间的固定效应。

因此，固定效应模型的估计方法是OLS（最小二乘法），但需要考虑个体间的聚类效应，因此需要进行异方差-稳健标准误（heteroskedasticity-robust standard errors）估计。

二、固定效应模型结果解读固定效应模型的核心是控制个体间的异质性，因此其系数解释应该是“时间变化对因变量的影响”，而不是“个体间差异对因变量的影响”。

因此，在解读固定效应模型结果时，需要关注系数的符号、大小和显著性，以及控制变量的影响。

1. 系数符号系数符号表示自变量的变化方向与因变量的变化方向是否一致。

如果系数为正，表示自变量的增加带来因变量的增加；如果系数为负，表示自变量的增加带来因变量的减少。

在探究时间变化对因变量的影响时，系数的符号应该与预期一致，即随着时间的增加，因变量的变化方向应该与系数符号一致。

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。

如何进行面板数据的固定效应模型和随机效应模型估计面板数据是在经济学和社会科学研究中广泛使用的一种数据类型。

它是通过对多个时间点上观察的个体进行观察，也就是同一组个体在不同时间上的观测。

而面板数据的固定效应模型和随机效应模型是对面板数据进行估计的常见方法。

本文将先介绍面板数据的基本概念，然后详细讲解固定效应模型和随机效应模型的估计方法。

一、面板数据的基本概念面板数据是指在一段时间内对同一组个体进行观察的数据，这些个体可以是人、家庭、企业等。

面板数据有两个维度：个体维度和时间维度。

个体维度表示观察的个体单位，时间维度表示观察的时间点。

面板数据可以帮助我们捕捉到个体之间的异质性和随时间的变化。

在经济学和社会科学研究中，面板数据可以用来研究个体间的相关性、因果效应等问题。

二、固定效应模型的估计固定效应模型是一种利用面板数据进行估计的方法。

它假设个体固定效应不随时间变化，即个体间的异质性是固定的。

固定效应模型的基本形式如下：Yit = αi + Xitβ + εit其中，Yit是个体i在时间t的观测值；αi是个体i的固定效应，表示不随时间变化的个体间差异；Xit是个体i在时间t的解释变量；β是参数向量，表示X对Y的影响；εit是个体i在时间t的误差项。

固定效应模型的估计方法有很多，常用的是最小二乘法估计。

最小二乘法的基本思想是最小化观测值与估计值之间的差异。

通过估计出固定效应模型中的参数αi和β，可以得到个体效应的估计值，从而分析不同个体之间的差异和解释变量对因变量的影响。

三、随机效应模型的估计随机效应模型是另一种常用的面板数据估计方法。

它假设个体固定效应是随机的，即个体间的异质性是随机的，并且与观测变量无关。

随机效应模型的基本形式如下：Yit = α + Xitβ + γi + εit其中，Yit是个体i在时间t的观测值；α是截距项；Xit是个体i在时间t的解释变量；β是参数向量；γi是个体i的随机效应，表示随机个体间差异；εit是个体i在时间t的误差项。

eviews面板数据回归分析步骤2篇eviews 面板数据回归分析步骤eviews 是一款经济学数据分析软件，非常适合进行面板数据回归分析。

本文将介绍 eviews 的面板数据回归分析步骤，以及一些常见的面板数据回归模型。

步骤一：导入数据在 eviews 中导入数据非常简单。

首先，打开 eviews软件，然后单击菜单栏中的 File（文件）并选择 Open（打开）。

在弹出的对话框中选择要导入的数据文件，并选择“workfile”作为数据格式。

在下一步中，选择“Panel Data”选项并点击“Next”。

接下来，选择数据类型和变量。

最后，选择导入数据的时间和交叉板块。

单击“Finish”完成数据导入。

步骤二：定义面板数据对象在导入数据后，需要定义面板数据对象。

在 eviews 软件中，单击“Object”并选择“New Object”选项。

在下拉菜单中选择“Panel”并单击“OK”。

在弹出的对话框中，为面板数据对象取一个名称并单击“OK”。

步骤三：运行面板数据回归模型在 eviews 中运行面板数据回归模型非常简单。

首先，单击菜单栏中的“Quick”并单击“Estimate”选项。

在出现的对话框中，选择要运行的面板数据回归模型。

例如，选择Feasible GLS（可行广义最小二乘估计）或Fixed Effects（固定效应）模型。

在下一步中，选择要运行的变量并单击“OK”。

步骤四：绘制面板数据图形在运行面板数据回归模型后，可以绘制面板数据图形。

在 eviews 中，单击“View”并选择“Graphs”选项。

在下拉菜单中选择“Panel”并单击“OK”。

接下来，在出现的对话框中选择要绘制的图形类型，例如线性图或散点图。

单击“OK”完成绘图。

常见的面板数据回归模型1. 固定效应模型固定效应模型是一种常用的面板数据回归模型，用于捕捉不同个体之间固定效应的异质性。

该模型的最基本形式为：Y i,t = α i + βX i,t + ε i,t在该公式中，Y i,t 表示第 i 个个体在时间 t 的取值，α i 是第 i 个个体的固定效应，β 是回归系数，X i,t 是解释变量，ε i,t 是误差项。

面板数据模型的ＥViews操作(EViews’ Operation of Panel data Model)Pooled Time Series, Cross-Section DataData ofen contain information on a relatively small number of cross-sectional unit observed over time. For example,you may have time series data on GDP for a number of European nations.Or perhaps you have state level data on unemployment observed over time.We term such data pooled time series,cross-section data.EViews provides a number of specialized tools to help you work with pooled data. EViews will help you manage your data,perform operations in either the the time series or the cross-section dimension,and apply estimation methods that accpunt for the pooled structure of your data. EViews Object that manages time series/cross-section data is called a pool. The experiment will describe how to set up your data to work with,and how to define and work with objects.【实验目的】掌握面板数据模型基本内容的软件操作【实验内容】面板数据模型的实验内容：建立面板数据工作文件；对面板数据的处理；面板数据模型的参数估计一、从Excel数据导入建立一个工作文件1．双击ＥViews标识，打开ＥViews主窗口；从ＥViews主菜单中点击File键，选择open →foreign data as Workfile→单击左键→弹出一个窗口→找到Excel数据表→点击打开→点击下一步→点击完成。