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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。
《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 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。
面板固定效应模型的解释面板固定效应模型（Panel Fixed Effects Model）是一种在计量经济学中常用的数据分析方法，它用于处理面板数据集，即同时包含了横向和纵向的数据。
横向数据是指在不同时间点上对同一组个体（如公司或个人）的观测数据，而纵向数据则是在同一时间点上对不同个体的观测数据。
面板数据集具有丰富的信息，可以帮助我们更好地理解数据之间的关系，因此面板固定效应模型在实证经济学研究中具有重要的应用价值。
面板数据集的特点是个体之间可能存在个体固定效应，即个体特有的性质或特征会对因变量产生影响。
例如，不同公司的盈利能力可能会受到公司规模、行业属性等因素的影响。
同时，个体之间的观测数据之间可能存在序列相关性或者异方差性等问题。
为了解决这些问题，面板固定效应模型提供了一种有效的数据分析工具。
面板固定效应模型的基本思路是通过引入个体固定效应来控制个体特有的因素对因变量的影响。
具体来说，固定效应模型对每个个体引入一个虚拟变量，用于捕捉个体特有的因素，这样可以避免忽略掉一些对因变量有影响的个体特征。
通过引入这些个体固定效应变量，我们可以更准确地估计其他解释变量对因变量的影响，从而得到更加准确的结论。
在面板固定效应模型中，个体固定效应通过虚拟变量的形式进行引入。
假设我们有T个时间点和N个个体，那么对于第i个个体在第t 个时间点的观测数据，固定效应模型可以表示为：Yit = αi + Xitβ + uit其中，Yit表示因变量，αi是第i个个体的固定效应，Xit是解释变量矩阵，β是解释变量的系数，uit是误差项。
固定效应模型的核心是引入了个体固定效应αi，这样就可以控制个体特有的因素对因变量的影响。
在面板数据集中，固定效应模型通过比较同一组个体在不同时间点上的观测数据，从而可以更准确地估计因变量和解释变量之间的关系。
面板固定效应模型与其他面板数据模型（如随机效应模型）的区别在于，固定效应模型假设所有个体的观测数据都受到固定效应的影响，而随机效应模型则允许固定效应在个体之间随机变化。
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。
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：
2
K
it 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 URSS
NT 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
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
PZJ101
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consumeincomep
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。
0H ：i αα=。
模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合回归模型）。
1H ：模型中不同个体的截距项i α不同（真实模型为个体固定效应回归模型）。
对模型进行检验：
0.05
()
115-1==7.69=.90(1)
RRSS URSS N F F URSS NT N K --=>--+（4965275-2259743）
（14,90）180232259743
所以推翻原假设，建立个体固定效应回归模型更合理。
RRSS 求法请参见Eview 面板数据之混合回归模型 相应的表达式为：
1215596.500.6953.23592.44...230.16it it Consume Income D D D =+-+++
2
0.99,2259743r R SSE ==
其中虚拟变量1215,,...,D D D 的定义是：
1,1,2,...,15
0,i i i D =⎧=⎨
⎩如果属于第个个体,其他
15个省级地区的城镇人均指出平均占收入%。
从上面的结果可以看出北京市居民的自发性消费明显高于其他地区。
2.时点固定效应模型
时点固定效应模型就是对于不同的截面（时点）有不同截距的模型。
如果确知对于不同的截面，模型的截距显著不同，但是对于不同的时间序列（个体）截距是相同的，那么应该建立时点固定效应模型：
2
K
it t k kit it k y x u γβ==++∑ (2)
时点固定效应模型与个体固定效应模型的操作区别在于步骤（2），将时间项选择区选 Period ：Fixed （时间固定效应）
得到如下结果：
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。
0H ：i αα=。
模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合回归模型）。
1H ：模型中不同个体的截距项t α不同（真实模型为时间固定效应回归模型）。
对模型进行检验：
0.05
()
7-11==3.54=.98(1)
RRSS URSS T F F URSS NT T K --=>--+（4965275-4080749）
（6,98）2194080749
所以推翻原假设，可以建立时点固定效应回归模型 RRSS 求法请参见Eview 面板数据之混合回归模型 相应的表达式为：
1272.60.78114137.5...97.7it it Consume IP D D D =-++++-
2
0.986,4080749R SSE ==
其中虚拟变量127,,...,D D D 的定义是：
1,0,t D ⎧=⎨⎩如果属于第t 个截面，t=1996,...,2002
其他
3.时点个体固定效应模型
时点个体固定效应模型就是对于不同的截面（时点）、不同的时间序列（个体）都有不同截距模型。
如果确知对于不同的截面、不同的时间序列（个体）模型的截距都显著地不相同，那么应该建立时点个体固定效应模型：
2
K
it t t k kit it k y x u λγβ==+++∑ (3)
时点固定效应模型与个体固定效应模型的操作区别在于步骤（2），将截距项选择区域：Cross-section ：fixed （个体固定效应），时间项选择区选 Period ：Fixed （时间固定效应）
得到结果如下：
Dependent Variable: CONSUME Method: Pooled Least Squares Date: 07/21/14 Time: 15:44 Sample: 1996 2002 Included observations: 7
Cross-sections included: 15
Total pool (balanced) observations: 105
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
INCOME
Fixed Effects (Cross)
AH--C
BJ--C
FJ--C
HB--C
HLJ--C
JL--C
JS--C
JX--C
LN--C
NMG--C
SD--C
SH--C
SX--C
TJ--C
ZJ--C
Fixed Effects (Period)
1996--C
1997--C
1998--C
1999--C 2000--C 2001--C 2002--C
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables) Period fixed (dummy variables)
R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 2022652. Schwarz criterion
Log likelihood Hannan-Quinn criter. F-statistic Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
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。
0121121=====0N T H λλλγγγ--⋅⋅⋅=⋅⋅⋅=：和：
对模型进行检验：
0.05
()2022652222-2==5.83=.2022652
(1)83
RRSS URSS T N F F URSS NT T N K -+-=>---+（4965275-）
（）（20,83）17 所以推翻原假设，可以建立个体时点固定效应回归模型。
