eviews處理面板數(shù)據(jù)操作步驟(特別好).ppt

1、1,第十章 Panel Data模型,第一步 錄入數(shù)據(jù) 第二步 分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性（單位根檢驗） 第三步 平穩(wěn)性檢驗后分析路徑選擇 第四步 協(xié)整檢驗 第五步 回歸模型,2,第一步 錄入數(shù)據(jù),一 請點 實例數(shù)據(jù) 二 請點 錄入數(shù)據(jù)軟件操作,3,實例數(shù)據(jù),錄入企業(yè)投資需求模型數(shù)據(jù)：五家企業(yè)和三個變量的20個年度（1935-1954年）觀測值的時間序列 （數(shù)據(jù)略） 5家企業(yè)： 3個變量： GM：通用汽車公司 I ：總投資 CH：克萊斯勒公司 M ：前一年企業(yè)的市場價值 GE：通用電器公司 （反映企業(yè)的預期利潤） WE：西屋公司 K ：前一年末工廠存貨和設備的價值 US：美國鋼鐵公司 （反映企業(yè)必要重置

2、投資期望值）,錄入 數(shù)據(jù)軟件操作（EVIEW6.0） 方式一 File/New/ Workfile Workfile structure type ： Dated-regular frequency 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? 方式二（方式是否正確，有待考證） File/New/ Workfile Workfile s

3、tructure type ： Balanced Panel Start date 1935 End date 1954 Number of cross 1 OK Cross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _US View/Spreadsheet View：i? m? k?,4,5,第二步 分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性（單位根檢驗）,請點 說明 請點 軟件操作 結果 點檢驗結果1 結果2,6,分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性（單位根檢驗）說明 注：所有序列者要檢驗,原：不穩(wěn)定（Hadri 除外， Hadri 中 原：穩(wěn)定） 目的：防止虛假回歸或偽回歸 方法： 相同根下：LLC、B

4、reintung 、 Hadri 不同根下：IPS、ADF-Fisher 和PP-Fisher5 模式： 三種檢驗模式：既有趨勢又有截距、只有截距、以上都無（對面板序列繪制時序圖做出模式選擇）。 秩序：水平（level）、一階差分、二階甚至高階差分直至序列平穩(wěn)為止。 備注：ADF檢驗是通過三個模型來完成，首先從含有截距和趨勢項的模型開始，再檢驗只含截距項的模型，最后檢驗二者都不含的模型。并且認為，只有三個模型的檢驗結果都不能拒絕原假設時，我們才認為時間序列是非平穩(wěn)的，而只要其中有一個模型的檢驗結果拒絕了零假設，就可認為時間序列是平穩(wěn)的。,7,分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性軟 件 操 作,在Pool對象，Vi

5、ew/Unit Root Test，輸入相應的Pool序列名,填寫模式，先做序列圖再選擇,填寫秩序,選擇檢驗方法,填寫序列名,右邊所有欄目軟件 自動填寫無需更改,8,例10.4中I?的水平變量的所有方法的單位根檢驗結果:,各種方法的結果(除Breitung檢驗 外)都接受原假設， I?存在單位根，是非平穩(wěn)的。,只有此處小于0.05,說明除此法外都認為非平穩(wěn),9,例10.4中I?的一階差分變量的所有方法的單位根檢驗結果:,各種方法的結果都拒絕原假設，所以可以得出結論： I?是I(1)的。,所有P值均小于0.05，說明平穩(wěn),10,第三步 平穩(wěn)性檢驗后分析路徑選擇,平穩(wěn)性檢驗后若： 變量之間是非同階

6、單整 請點 思路一 序列變換 變量之間是同階單整 請點 思路二 協(xié)整檢驗,11,思路一：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)中有些序列平穩(wěn)而有些序列不平穩(wěn)，此時不能進行協(xié)整檢驗與直接對原序列進行回歸。 對序列進行差分或取對數(shù)使之變成同階序列 若變換序列后均為平穩(wěn)序列可用變換后的序列直接進行回歸 若變換序列后均為同階非平穩(wěn)序列，則請點 思路二,12,思路二 變量之間是同階單整：協(xié)整檢驗,請點協(xié)整檢驗說明 請點 軟件操作 結果判定請點 1 2 3 協(xié)整檢驗通過： 請點因果分析. 請點回歸分析 協(xié)整檢驗沒通過： 若均為2階單整，則都取差分或都取對數(shù)生成新序列進行單位根

7、 檢驗否是1階單整（取差分或對數(shù)后都會變成1階單整），如是 對新序列進行協(xié)整檢驗，如無法達成協(xié)整，分析終止。 若均為1階單整，直接全取差分或全取對數(shù)，進行回歸分析,13,協(xié)整檢驗 說 明,原：不存在協(xié)整 面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗方法可以分為兩大類，一類是建立在Engle and Granger二步法檢驗基礎上的面板協(xié)整檢驗，具體方法主要有Pedroni檢驗和Kao檢驗；另一類是建立在Johansen協(xié)整檢驗基礎上的面板協(xié)整檢驗。 1Pedroni檢驗 2Kao檢驗 3Johansen面板協(xié)整檢驗,14,Pool序列的協(xié)整檢驗 在EViews中打開pool對象，選擇Views/ Cointegrati

8、on Test，則顯示協(xié)整檢驗的對話框。,圖10.6 面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗的對話框,協(xié)整檢驗操作,15,Pedroni檢驗：,原假設：無協(xié)整關系,此欄目下P值均小于0.05 存在協(xié)整關系,此欄目下P值均兩個小于0.05 存在協(xié)整關系 一個大于0.05，不支持協(xié)整,16,表10.8 Kao檢驗和Pedroni檢驗結果 (滯后階數(shù)由SIC準則確定),除此項外均支持協(xié)整,17,表10.8 Johansen面板協(xié)整檢驗結果 (選擇序列有確定性趨勢而協(xié)整方程只有截距的情況),注：加“*”表示在5%的顯著性水平下拒絕原假設而接受備擇假設。 上述檢驗結果檢驗的樣本區(qū)間為1991-2003年，從表10.8和表1

9、0.9的檢驗結果可以看出，我國29個省市的城鎮(zhèn)居民消費和收入的面板數(shù)據(jù)之間存在協(xié)整關系。,支持協(xié)整,18,格蘭杰因果檢驗（因果檢驗的前提是變量協(xié)整）。Eviews好像沒有在POOL窗口中提供Granger causality test，如果想對面板數(shù)據(jù)中的某些合成序列做因果檢驗的話，不妨先導出相關序列到一個組中(POOL窗口中的Proc/Make Group)，再來試試,因果分析,19,一 確定影響形式 固定影響 隨機影響 二 確定模型形式 形式一 形式二 形式三 估計方法說明 一二三確定后就可以進行模型最終的設定與估計（略：自已去完成）,回歸模型,20,一 確定影響形式,請點 ：說 明 請點

10、：軟件操作,21,一 確定影響形式說明,方法 Hausman檢驗 原：應建立隨機效應模型 步驟 首先：建立隨機效應回歸 其次：用Hausman檢驗該模型是否是隨機效應模型,22,一 確定影響形式軟件操作,第一步：建立建立隨機效應回歸 POOL/ESTIMATE如右窗口 點確定結果請點 結果,此處選random,由于自變量前系數(shù)不變，所以自變量填寫在此處,23,第二步： Hausman檢驗 原假設：應建立隨機效應模型 在軟件的上一步分析的結果窗口（見左圖）進行如下操作： View/ Fixed/Random Effects Testing/ Correlated Random Effects -

11、 Hausman Test 請點 結果,24,中部地區(qū)模型的Hausman Test結果：,由（10.3.68）式構造的中部地區(qū)模型的Hausman Test統(tǒng)計量（W） 是0.29，p值是0.59，接受原假設:隨機影響模型中個體影響與解釋變量不相關， 結論： 可以將模型設定為隨機模型。,P值大于0.05，所以接受原假設：應建立隨機效應模型,25,說 明 （1） 模型有三種形式 形式一：變系數(shù)模型 形式二：固定影響模型 形式二：不變參數(shù)模型 （2）根據(jù)F檢驗確定上述三種形式之一 請點（確定模型形式的F檢驗）,二 確定模型形式,26,確定模型形式的F檢驗 原假設：兩個如下 H1： H2： 判定規(guī)

12、則 ： 接受假設 H2 則為不變參數(shù)模型（模型三），檢驗結束。 拒絕假設H2，則檢驗假設H1。如接受H1，則模型為變截距模型（模型二） 若拒絕H1 ，則模型為變參數(shù)模型（模型一）。 構建統(tǒng)計量：請點F統(tǒng)計量,27,構建變參數(shù)模型得殘差平方和S1 并考慮其自由度 請點 構建變截距模型得殘差平方和S2并考慮其自由度 請點 構建不變參數(shù)模型得殘差平方和S3并考慮其自由度 請點 計算 F2 統(tǒng)計量 獲得S1，S2，S3后手工計算F2，F(xiàn)1，并查找臨界值做出判定 請點：判定規(guī)則 請點 判定實例,假設檢驗的 F 統(tǒng)計量的計算方法,28,例10.5中系數(shù) 和 取何種形式可以利用模型形式設定檢驗方法來確定。

13、(1) 首先分別計算3種形式的模型：變參數(shù)模型、變截距模型和不變參數(shù)模型，在每個模型的回歸統(tǒng)計量里可以得到相應的殘差平方和S1=339121.5、S2 = 444288.4 和S3 = 1570884。 (2) 按(10.2.7)式和(10.2.8)式計算F統(tǒng)計量，其中N=5、k=2、T=20，得到的兩個F統(tǒng)計量分別為： F1=(S2-S1)/8)/(S1 /85) = 3.29 F2=(S3-S1)/12)/(S1 /85) = 25.73 利用函數(shù) qfdist(d,k1,k2) 得到F分布的臨界值，其中d 是臨界點，k1和k2是自由度。在給定5%的顯著性水平下(d=0.95)，得到相應的

14、臨界值為： F2(12, 85) = 1.87 F1(8, 85) =2.049 由于 F21.87，所以拒絕H2；又由于 F12.049，所以也拒絕H1。因此，例10.5的模型應采用變系數(shù)的形式。,模型形式檢驗步驟：注要手工計算,29,模型一 變系數(shù)模型,根據(jù)以前所做的影響效應填寫,POOL/ESTIMATE如右窗口 點確定結果請點 結果,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,模型二：固定影響 (Fixed Effects) (i j，i =j ),說 明 軟件給出的固定影響分為： 一 總體均值 二 個體對總體的偏離

15、,由于自變量前系數(shù)不變，所以自變量填寫在此處,POOL/ESTIMATE如右窗口 點確定結果請點 結果,32,記下S2,記下：自由度為N（T-1）-K,33,附注：包含時期個體恒量的固定影響變截距模型,34,35,模型三：不變參數(shù)模型（所有截面截距相同、系數(shù)相同）,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,小心此處選：NONE,點確定結果請點 結果,36,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，用OLS的估計結果相同。,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性是運用面板數(shù)據(jù)模型時可能遇到的最為常見的問題,此時運用OLS可能會產生結果失真,因此為了消除影響,對我國東、中、西部地區(qū)的分析將采用不相關回歸方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)來估計方程。而對于全國范圍內的估計來說,由于橫截面?zhèn)€數(shù)大于時序個數(shù),所以采用截面加權估計法(Cros