EVIEWS面板數(shù)據(jù)分析操作教程及實(shí)例

1、1第一步第一步 錄入數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)第二步第二步 分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性（單位根檢驗(yàn)）分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性（單位根檢驗(yàn)）第三步第三步 平穩(wěn)性檢驗(yàn)后分析路徑選擇平穩(wěn)性檢驗(yàn)后分析路徑選擇第四步第四步 協(xié)整檢驗(yàn)協(xié)整檢驗(yàn)第五步第五步 回歸模型回歸模型2一一 請點(diǎn)請點(diǎn) 實(shí)例數(shù)據(jù)實(shí)例數(shù)據(jù)二二 請點(diǎn)請點(diǎn) 錄入數(shù)據(jù)軟件操作錄入數(shù)據(jù)軟件操作3五家企業(yè)和三個變量的五家企業(yè)和三個變量的20個年度個年度（1935-1954年）觀測值的時間序列年）觀測值的時間序列5家企業(yè)：家企業(yè)： 3個變量：個變量： GM：通用汽車公司：通用汽車公司 I ：總投資：總投資 CH：克萊斯勒公司：克萊斯勒公司 M ：前一年企業(yè)的市場價值：前一年企業(yè)的市

2、場價值 GE：通用電器公司：通用電器公司 （反映企業(yè)的預(yù)期利潤）（反映企業(yè)的預(yù)期利潤） WE：西屋公司：西屋公司 K ：前一年末工廠存貨和設(shè)備的價值：前一年末工廠存貨和設(shè)備的價值 US：美國鋼鐵公司：美國鋼鐵公司 （反映企業(yè)必要重置投資期望值）（反映企業(yè)必要重置投資期望值）4 File/New/ Workfile Workfile structure type ： Start date 1935 End date 1954 OK Objects/New Object ： Type of Object pool OKCross Section Identifiers:_GM _CH _GE _W

3、E _USView/Spreadsheet View：i? m? k? File/New/ Workfile Workfile structure type ： Balanced Panel Start date 1935 End date 1954 Number of cross 1 OKCross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _USView/Spreadsheet View：i? m? k?5第二步第二步 分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性（單位根檢驗(yàn)）分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性（單位根檢驗(yàn)）請點(diǎn)請點(diǎn) 說明說明請點(diǎn)請點(diǎn) 軟件操作軟件操作結(jié)果結(jié)果 點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果1 結(jié)果

4、結(jié)果26分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性（單位根檢驗(yàn)）說明分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性（單位根檢驗(yàn)）說明 注：所有序列者要檢驗(yàn)注：所有序列者要檢驗(yàn) 原：不穩(wěn)定原：不穩(wěn)定（Hadri 除外，除外， Hadri 中中 原：穩(wěn)定）原：穩(wěn)定） 目的：目的：防止虛假回歸或偽回歸防止虛假回歸或偽回歸方法方法： 相同根下：相同根下：LLC、Breintung 、 Hadri 不同根下：不同根下：IPS、ADF-Fisher 和和PP-Fisher5模式：模式： 三種檢驗(yàn)?zāi)Ｊ剑杭扔汹厔萦钟薪鼐?、只有截距、以上都無（對面板序列繪制時三種檢驗(yàn)?zāi)Ｊ剑杭扔汹厔萦钟薪鼐?、只有截距、以上都無（對面板序列繪制時序圖做出模式選擇）。序圖做出模式選擇）。

5、秩序秩序：水平（：水平（level）、一階差分、二階甚至高階差分直至序列平穩(wěn)為止。）、一階差分、二階甚至高階差分直至序列平穩(wěn)為止。備注：備注：ADF檢驗(yàn)是通過三個模型來完成，首先從含有截距和趨勢項(xiàng)的模型開始，檢驗(yàn)是通過三個模型來完成，首先從含有截距和趨勢項(xiàng)的模型開始，再檢驗(yàn)只含截距項(xiàng)的模型，最后檢驗(yàn)二者都不含的模型。并且認(rèn)為，只有三個模再檢驗(yàn)只含截距項(xiàng)的模型，最后檢驗(yàn)二者都不含的模型。并且認(rèn)為，只有三個模型的檢驗(yàn)結(jié)果都不能拒絕原假設(shè)時，我們才認(rèn)為時間序列是非平穩(wěn)的，而只要其型的檢驗(yàn)結(jié)果都不能拒絕原假設(shè)時，我們才認(rèn)為時間序列是非平穩(wěn)的，而只要其中有一個模型的檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了零假設(shè)，就可認(rèn)為時間序列

6、是平穩(wěn)的。中有一個模型的檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了零假設(shè)，就可認(rèn)為時間序列是平穩(wěn)的。7分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性軟分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性軟 件件 操操 作作 在在Pool對象，對象，View/Unit Root Test，輸入相應(yīng)的，輸入相應(yīng)的Pool序列名序列名填寫模式，先做填寫模式，先做序列圖再選擇序列圖再選擇 填寫秩序填寫秩序 選擇檢驗(yàn)選擇檢驗(yàn)方法方法 填寫序列填寫序列名名 右邊右邊所有所有欄目欄目軟件軟件 自動自動填寫填寫無需無需更改更改8 例例10.4中中I?的水平變量的所有方法的單位根檢驗(yàn)結(jié)果的水平變量的所有方法的單位根檢驗(yàn)結(jié)果: 各種方法的結(jié)果各種方法的結(jié)果(除除Breitung檢驗(yàn)檢驗(yàn) 外外)都接受原假設(shè)

7、，都接受原假設(shè)， I?存在單位根，是非平穩(wěn)的。存在單位根，是非平穩(wěn)的。只有此處小于0.05,說明除此法外都認(rèn)為非平穩(wěn)9 例例10.4中中I?的一階差分變量的所有方法的單位根檢驗(yàn)結(jié)果的一階差分變量的所有方法的單位根檢驗(yàn)結(jié)果: 各種方法的結(jié)果都拒絕原假設(shè)，所以可各種方法的結(jié)果都拒絕原假設(shè)，所以可以得出結(jié)論：以得出結(jié)論： I?是是I(1)的。的。所有P值均小于0.05，說明平穩(wěn)10第三步第三步 平穩(wěn)性檢驗(yàn)后分析路徑選擇平穩(wěn)性檢驗(yàn)后分析路徑選擇平穩(wěn)性檢驗(yàn)后若：平穩(wěn)性檢驗(yàn)后若：變量之間是非同階單整變量之間是非同階單整 請點(diǎn)請點(diǎn) 思路一思路一 序列變換序列變換變量之間是同階單整變量之間是同階單整 請點(diǎn)請點(diǎn)

8、 思路二思路二 協(xié)整檢驗(yàn)協(xié)整檢驗(yàn)11思路一：思路一：變量之間是非同階單整變量之間是非同階單整 ：序列變換變量之間是非同階單整的指即面板數(shù)據(jù)中有變量之間是非同階單整的指即面板數(shù)據(jù)中有些序列平穩(wěn)而有些序列不平穩(wěn)些序列平穩(wěn)而有些序列不平穩(wěn)，此時此時不能進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)與直接對原序列進(jìn)行回歸不能進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)與直接對原序列進(jìn)行回歸。對序列進(jìn)行對序列進(jìn)行差分或取對數(shù)差分或取對數(shù)使之變成同階序列使之變成同階序列 若變換序列后若變換序列后均為平穩(wěn)序列均為平穩(wěn)序列可用可用變換后的序列變換后的序列直接進(jìn)行直接進(jìn)行回歸回歸 若變換序列后均為同階非平穩(wěn)序列，則請點(diǎn)若變換序列后均為同階非平穩(wěn)序列，則請點(diǎn) 思路二思路二12思

9、路二思路二 變量之間是同階單整：協(xié)整檢驗(yàn)變量之間是同階單整：協(xié)整檢驗(yàn) 請點(diǎn)請點(diǎn)協(xié)整檢驗(yàn)說明協(xié)整檢驗(yàn)說明 請點(diǎn)請點(diǎn) 軟件操作軟件操作 結(jié)果判定結(jié)果判定請點(diǎn)請點(diǎn) 1 2 3 協(xié)整檢驗(yàn)協(xié)整檢驗(yàn)通過通過： 請點(diǎn)請點(diǎn)因果分析因果分析. 請點(diǎn)請點(diǎn)回歸分析回歸分析協(xié)整檢驗(yàn)協(xié)整檢驗(yàn)沒通過沒通過： 若均為若均為2階單整階單整，則都取差分或都取對數(shù)生成新序列進(jìn)行單位根則都取差分或都取對數(shù)生成新序列進(jìn)行單位根 檢驗(yàn)否是檢驗(yàn)否是1階單整（取差分或?qū)?shù)后都會變成階單整（取差分或?qū)?shù)后都會變成1階單整），如是階單整），如是 對新序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，如無法達(dá)成協(xié)整，分析終止。對新序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，如無法達(dá)成協(xié)整，分析終止。

10、若均為若均為1階單整，直接全取差分或全取對數(shù)，進(jìn)行回歸分析階單整，直接全取差分或全取對數(shù)，進(jìn)行回歸分析13 協(xié)整檢驗(yàn)協(xié)整檢驗(yàn) 說說 明明原：不存在協(xié)整原：不存在協(xié)整面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)方法可以分為兩大類，一類是建立在面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)方法可以分為兩大類，一類是建立在Engle and Granger二二步法檢驗(yàn)基礎(chǔ)上的面板協(xié)整檢驗(yàn)，具體方法主要有步法檢驗(yàn)基礎(chǔ)上的面板協(xié)整檢驗(yàn)，具體方法主要有Pedroni檢驗(yàn)和檢驗(yàn)和Kao檢驗(yàn)；另檢驗(yàn)；另一類是建立在一類是建立在Johansen協(xié)整檢驗(yàn)基礎(chǔ)上的面板協(xié)整檢驗(yàn)。協(xié)整檢驗(yàn)基礎(chǔ)上的面板協(xié)整檢驗(yàn)。 1Pedroni檢驗(yàn)檢驗(yàn) 2Kao檢驗(yàn)檢驗(yàn) 3Johanse

11、n面板協(xié)整檢驗(yàn)面板協(xié)整檢驗(yàn)14在在EViews中打開中打開pool對象，選對象，選擇擇Views/ Cointegration Test，則顯示協(xié)整檢驗(yàn)的對話框。則顯示協(xié)整檢驗(yàn)的對話框。協(xié)整檢驗(yàn)操作協(xié)整檢驗(yàn)操作15Pedroni檢驗(yàn)檢驗(yàn)：原假設(shè)：無協(xié)原假設(shè)：無協(xié)整關(guān)系整關(guān)系此欄目下此欄目下P值值均小于均小于0.05存在協(xié)整關(guān)系存在協(xié)整關(guān)系此欄目下此欄目下P值均值均兩個小于兩個小于0.05存在協(xié)整關(guān)系存在協(xié)整關(guān)系一個大于一個大于0.05，不支持協(xié)整不支持協(xié)整16檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)統(tǒng)計(jì)量名統(tǒng)計(jì)量名統(tǒng)計(jì)量值（統(tǒng)計(jì)量值（P值）值）Kao檢驗(yàn)檢驗(yàn)H0： = 1 ADF-6.787326（0

12、.0000）*Pedroni檢檢驗(yàn)驗(yàn) H0： = 1 H1 ：( i = ) 1 Panel v-Statistic2.099652（0.044）*Panel rho-Statistic-3.415758（0.0012）*Panel PP-Statistic-5.991403（0.0000）*Panel ADF-Statistic-7.835311（0.0000）* H0： = 1 H1 ：( i = )1.87，所以拒絕所以拒絕H2；又由于又由于 F12.049，所以也拒絕所以也拒絕H1。因此，例因此，例10.5的模型應(yīng)采用變系數(shù)的形式的模型應(yīng)采用變系數(shù)的形式。 模型形式檢驗(yàn)步驟：注要手工計(jì)

13、算模型形式檢驗(yàn)步驟：注要手工計(jì)算29iiiiiuxy根據(jù)以前所做的影響效應(yīng)填寫POOL/ESTIMATE如右如右窗口窗口點(diǎn)確定結(jié)果請點(diǎn)點(diǎn)確定結(jié)果請點(diǎn) 結(jié)果結(jié)果由于自變量前系數(shù)可變，所以自變量填寫在此處30手工記下 S1手工記下：自由度為N（ T-K-1 ）31 說說 明明軟件給出的固定影響分為：軟件給出的固定影響分為：一一 總體均值總體均值二二 個體對總體的偏離個體對總體的偏離iiiimuxy*由于自變量前系數(shù)不變，所以自變量填寫在此處POOL/ESTIMATE如右如右窗口窗口點(diǎn)確定結(jié)果請點(diǎn)點(diǎn)確定結(jié)果請點(diǎn) 結(jié)果結(jié)果32記下S2記下：自由度為N（T-1）-K33ittiititmuxy*3435

14、iiiuxy由于自變量前系數(shù)不變，所以自變量填寫在此處，截距也不變，在此填寫C小心小心此處選：NONE點(diǎn)確定結(jié)果請點(diǎn)點(diǎn)確定結(jié)果請點(diǎn) 結(jié)果結(jié)果36 所有的截面的系數(shù)相等，和將所有的截面的系數(shù)相等，和將5個公司的數(shù)據(jù)接到一起，個公司的數(shù)據(jù)接到一起，用用OLS的估計(jì)結(jié)果相同。的估計(jì)結(jié)果相同。記下S3記下自由度為NT-（K+1）37 （1）橫截面的異方差與序列的自相關(guān)性是運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型時可能遇）橫截面的異方差與序列的自相關(guān)性是運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型時可能遇到的最為常見的問題到的最為常見的問題,此時運(yùn)用此時運(yùn)用OLS可能會產(chǎn)生結(jié)果失真可能會產(chǎn)生結(jié)果失真,因此為了消除因此為了消除影響影響,對我國東、中、西部地區(qū)的分析將采用不相關(guān)回歸方法對我國東、中、西部地區(qū)的分析將采用不相關(guān)回歸方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)來估計(jì)方程。而對于全國范圍內(nèi)來估計(jì)方程。而對于全國范圍內(nèi)的估計(jì)來說的估計(jì)來說,由于橫截面?zhèn)€數(shù)大于時序個數(shù)由于橫截面?zhèn)€數(shù)大于時序個數(shù),所以采用截面加權(quán)估計(jì)法所以采用截面加權(quán)估計(jì)法(Cross SectionWeights, CSW) 。（2）一般而言，面板數(shù)據(jù)可用固定效應(yīng)）一般而言，面板數(shù)據(jù)可用固定效應(yīng)(fixed effect) 和隨機(jī)效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)(random effect) 估計(jì)方法估計(jì)方法,即如果選擇固定效應(yīng)模型即如果選擇固定效應(yīng)