PanelData模型EViews操作過(guò)程2013

1、Panel Data模型的EViews操作過(guò)程兩種模式：. 關(guān)于Panel工作文件；. 關(guān)于Pool對(duì)象。數(shù)據(jù)的預(yù)處理1.在EXCEL文件中，將每個(gè)變量各年的原始數(shù)據(jù)按照年份順序排成一列，稱之為堆積數(shù)據(jù)（見(jiàn)表“匯總0”）。2輸入截面單元的標(biāo)識(shí)（表示地區(qū)的符號(hào)，前面加_；如：_HB、_NMG等）。3將數(shù)據(jù)表按照時(shí)間分類(lèi)（即排序，見(jiàn)表“匯總”）。. 關(guān)于Panel工作文件的操作過(guò)程案例1：我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)函數(shù)（2000-2010年，27個(gè)省市數(shù)據(jù)，工作文件：NXF）一、輸入數(shù)據(jù)1、創(chuàng)建Panel工作文件選擇File / New / Workfile，在出現(xiàn)的創(chuàng)建工作文件對(duì)話框中：（1）在文件結(jié)構(gòu)類(lèi)

2、型中，選擇“平衡面板（Balanced Panel）”；（2）輸入起始、終止期，截面單元個(gè)數(shù)。工作文件中將生成分別表示截面標(biāo)識(shí)和時(shí)期標(biāo)識(shí)的兩個(gè)序列：Crossid 截面標(biāo)識(shí)dateid 時(shí)期標(biāo)識(shí)2更改截面標(biāo)識(shí)（可以省略）序列crossid中是以數(shù)字1、2、標(biāo)記截面標(biāo)識(shí)，為了便于區(qū)分，可以重新定義一個(gè)字符串序列。（1）點(diǎn)擊object / New object，選擇series Alpha并輸入序列名（設(shè)為dq）；（2）雙擊dq序列，在打開(kāi)的序列窗口中粘貼截面標(biāo)識(shí)的字符串序列；（3）雙擊工作文件窗口中的Range，在彈出的對(duì)話框中，將截面標(biāo)識(shí)的的ID序列改成新的標(biāo)識(shí)序列：dq3輸入數(shù)據(jù)鍵入命令：

3、DATA Y X，然后用復(fù)制+粘貼方式從Excel文件中將各個(gè)變量的堆積數(shù)據(jù)（注意：數(shù)據(jù)事先要按照截面單元堆積，本例中是按照“地區(qū)”）復(fù)制到工作文件之中；此時(shí)工作文件中各個(gè)變量都是堆積數(shù)據(jù)。二、模型估計(jì)過(guò)程1估計(jì)混合模型直接在命令窗口鍵入命令：LS Y C X2估計(jì)變截距模型在方程窗口中點(diǎn)擊Estimate按鈕，在彈出的方程描述框中選擇Panel Options選項(xiàng)卡，此時(shí)可以在截面和時(shí)期列表中選擇None、Fixed、Random，用來(lái)選擇單因素（或雙因素）固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)變截距模型；同時(shí)可以選擇GMM、GLS、SUR等估計(jì)方法。個(gè)體-時(shí)期固定效應(yīng)個(gè)體固定效應(yīng) 個(gè)體-時(shí)期隨機(jī)效應(yīng)個(gè)體固定效

4、應(yīng)時(shí)期隨機(jī)效應(yīng) 雙因素固定效應(yīng)模型模型估計(jì)結(jié)果中只顯示解釋變量的參數(shù)估計(jì)值，截距項(xiàng)的估計(jì)結(jié)果要在ViewFixed/Random Effects中顯示。三、 Panel Data模型的檢驗(yàn)過(guò)程1檢驗(yàn)是單因素或雙因素或混合模型（1）估計(jì)固定效應(yīng)雙因素模型；（2）在方程窗口中選擇ViewFixed/Random Effects Testing/Redundant Fixed Effect，檢驗(yàn)固定效應(yīng)“冗余”假設(shè)是否成立。同時(shí)存在個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)2檢驗(yàn)是隨機(jī)效應(yīng)或固定效應(yīng)。（1）估計(jì)（雙因素）隨機(jī)效應(yīng)模型；（2）在方程窗口中選擇：ViewFixed/Random Effects Testing/

5、Correlate Random Effects，進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)。時(shí)期固定效應(yīng)個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)所以模型是雙因素模型同時(shí)存在著個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)；其中個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)，時(shí)期固定效應(yīng)。估計(jì)結(jié)果為：. 關(guān)于Pool對(duì)象的操作過(guò)程案例2（來(lái)源：格林經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析，工作文件：10_1）時(shí)期：1935-1954年；截面單元：5家企業(yè)GM：通用汽車(chē)公司、CH：克萊斯勒公司、GE：通用電器公司、WE：西屋公司US：美國(guó)鋼鐵公司3個(gè)變量：I ：總投資M ：前一年企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值（反映企業(yè)的預(yù)期利潤(rùn)） K ：前一年末工廠存貨和設(shè)備的價(jià)值（反映企業(yè)必要重置投資期望值）內(nèi)容：一、 建立包含Pool對(duì)象的工作文件二、 Po

6、ol對(duì)象中的數(shù)據(jù)處理三、 模型估計(jì)過(guò)程四、 模型檢驗(yàn)過(guò)程一、在工作文件中創(chuàng)建Pool對(duì)象1、創(chuàng)建工作文件（年度數(shù)據(jù)）2、創(chuàng)建Pool對(duì)象點(diǎn)擊Objects / New Object，選擇Pool對(duì)象，在彈出的窗口中輸入各個(gè)截面單元的識(shí)別標(biāo)識(shí)（習(xí)慣上加上前綴“_”）：輸入截面單元標(biāo)識(shí)二、Pool對(duì)象中的數(shù)據(jù)處理1輸入數(shù)據(jù)輸入方式：鍵盤(pán)輸入、文件導(dǎo)入、復(fù)制+粘貼（適用于堆積數(shù)據(jù)）（1）雙擊Pool對(duì)象，點(diǎn)擊View/Spreadsheet（stacked data），系統(tǒng)要求輸入序列名列表：輸入序列名，并且加后綴？（2）輸入數(shù)據(jù)：輸入Pool變量名，點(diǎn)擊OK后，出現(xiàn)數(shù)據(jù)窗口：進(jìn)入輸入/編輯狀態(tài)根據(jù)

7、原始數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)排列格式轉(zhuǎn)換堆積數(shù)據(jù)的排列方式：按截面單元 / 時(shí)期輸入數(shù)據(jù)的步驟為：l 事先將Excel中的數(shù)據(jù)整理成堆積數(shù)據(jù)，每個(gè)變量一列數(shù)據(jù)；l 根據(jù)Excel表中數(shù)據(jù)的排列形式，轉(zhuǎn)換EViews中數(shù)據(jù)的排列方式按截面單元 / 時(shí)期順序堆積數(shù)據(jù)（這比Panel的要求靈活）；l 利用復(fù)制+粘貼的方式，將Excel表中的數(shù)據(jù)復(fù)制到Pool對(duì)象中。2生成序列點(diǎn)擊Pool工具欄的Poolgenr按鈕，或者選擇ProcGenerate Pool Series，在彈出的對(duì)話框中輸入定義新序列的有關(guān)公式（例如，生成Kt-1）3描述統(tǒng)計(jì)在Pool窗口中選擇View/Descriptive Statist

8、ics，并在對(duì)話框中輸入變量名，將會(huì)輸出每個(gè)變量的有關(guān)描述統(tǒng)計(jì)量。說(shuō)明： 堆積數(shù)據(jù)（Stacked data）: 計(jì)算每個(gè)變量（關(guān)于所有截面單元，所有時(shí)期）的描述統(tǒng)計(jì)量。去掉均值的堆積數(shù)據(jù)（Stacked-means removed）: 計(jì)算除去截面平均值之后的描述統(tǒng)計(jì)量。截面變量（Cross-section specific）: 計(jì)算每個(gè)變量關(guān)于截面的描述統(tǒng)計(jì)量。時(shí)期變量（Time period specific）: 計(jì)算每個(gè)變量關(guān)于時(shí)期的描述統(tǒng)計(jì)量。關(guān)于變量（堆積數(shù)據(jù)）關(guān)于變量截面數(shù)據(jù)（所有時(shí)期）三、 模型估計(jì)過(guò)程1點(diǎn)擊Pool工具欄的Estimate按鈕，將彈出模型估計(jì)對(duì)話框：估計(jì)方法2

9、可以估計(jì)的模型形式：模型類(lèi)型Fixed and RandomRegressorscrossperiodcommoncrossperiod1混合模型NoneNoneX?2個(gè)體固定效應(yīng)變截矩FixedNoneX?3時(shí)間固定效應(yīng)變截矩NoneFixedX?4個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)變截矩RandomNoneX?5時(shí)間隨機(jī)效應(yīng)變截矩NoneRandomX?6個(gè)體固定效應(yīng)變系數(shù)FixedNoneX?7時(shí)間固定效應(yīng)變系數(shù)NoneFixedX?8個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)變系數(shù)RandomNoneX?9時(shí)間隨機(jī)效應(yīng)變系數(shù)NoneRandomX?10雙因素固定效應(yīng)變截矩FixedFixedX?11雙因素隨機(jī)效應(yīng)變截矩RandomRan

10、domX?12雙因素隨機(jī)效應(yīng)變系數(shù)RandomRandomX?X?說(shuō)明：隨機(jī)效應(yīng)變系數(shù)模型對(duì)樣本容量有要求。輸入解釋變量，并確定效應(yīng)作用是否變參數(shù)：l 常參數(shù)l 截面變參數(shù)l 時(shí)間變參數(shù)可選項(xiàng)：None、Fixed、Random用于確定效應(yīng)的具體形式：l 無(wú)效應(yīng)、單因素、雙因素l 固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)Hausman檢驗(yàn)輸入被解釋變量 3估計(jì)方法的選擇當(dāng)模型個(gè)體（或時(shí)期）方程的隨機(jī)誤差項(xiàng)之間同方差、且不存在同期相關(guān)時(shí)，系統(tǒng)默認(rèn)的估計(jì)方法是OLS；否則，需要采用GLS估計(jì)或SUR估計(jì)（似乎不相關(guān)估計(jì)）。類(lèi)型估計(jì)方法1同方差、且不存在同期相關(guān)OLS（No Weights）2個(gè)體方程存在異方差，但不存在

11、同期相關(guān)GLS（cross-section weights）3個(gè)體方程之間存在同期相關(guān)SUR（cross-section SUR）4時(shí)期方程存在異方差，但不存在同期相關(guān)GLS（period weights）5時(shí)期方程之間存在同期相關(guān)SUR（period SUR）6隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量相關(guān)TSLS四、模型檢驗(yàn)過(guò)程類(lèi)型識(shí)別檢驗(yàn)1檢驗(yàn)是單因素或雙因素或混合模型（異質(zhì)性檢驗(yàn)）（1）估計(jì)雙因素固定效應(yīng)模型；（2）在方程窗口中選擇ViewFixed/Random Effects Testing/Redundant Fixed Effect，檢驗(yàn)是否存在“冗余”效應(yīng)。不存在時(shí)間效應(yīng)存在個(gè)體效應(yīng)2隨機(jī)效應(yīng)模型

12、與固定效應(yīng)模型1建立隨機(jī)效應(yīng)模型（雙因素或單因素，本例是隨機(jī)個(gè)體效應(yīng)）2進(jìn)行Hausman 檢驗(yàn)H0:模型是隨機(jī)效應(yīng)模型；由于p > 0.05，所以接受H0，認(rèn)為模型是隨機(jī)效應(yīng)模型。3固定效應(yīng)變截矩模型與變系數(shù)模型將固定效應(yīng)變截矩模型與變系數(shù)模型進(jìn)行比較，檢驗(yàn)約束假設(shè)是否成立。具體步驟：（1）估計(jì)變截矩模型和變系數(shù)模型，得到約束回歸殘差平方和RSSE和無(wú)約束回歸殘差平方和USSE； （2）利用F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)假設(shè)：（3）若F>F，則拒絕原假設(shè)，模型是變系數(shù)模型；F<F時(shí)，模型是變截矩模型。本例中，N=5，T=20，k=2，RSSE=444288，USSE=339122；所以，利用EViews中函數(shù)QFDIST(d,n