eviews面板数据模型详解Word格式.docx
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2942.11
3199.61
3266.81
3482.33
3623.56
3894.51
4549.32
CONSUMELN
3493.02
3719.91
3890.74
3989.93
4356.06
4654.42
5342.64
CONSUMENMG
2767.84
3032.3
3105.74
3468.99
3927.75
4195.62
4859.88
CONSUMESD
3770.99
4040.63
4143.96
4515.05
5022
5252.41
5596.32
CONSUMESH
6763.12
6819.94
6866.41
8247.69
8868.19
9336.1
10464
CONSUMESX
3035.59
3228.71
3267.7
3492.98
3941.87
4123.01
4710.96
CONSUMETJ
4679.61
5204.15
5471.01
5851.53
6121.04
6987.22
7191.96
CONSUMEZJ
5764.27
6170.14
6217.93
6521.54
7020.22
7952.39
8713.08
人均收入
INCOMEAH
4512.77
4599.27
4770.47
5064.6
5293.55
5668.8
6032.4
INCOMEBJ
7332.01
7813.16
8471.98
9182.76
10349.69
11577.78
12463.92
INCOMEFJ
5172.93
6143.64
6485.63
6859.81
7432.26
8313.08
9189.36
INCOMEHB
4442.81
4958.67
5084.64
5365.03
5661.16
5984.82
6679.68
INCOMEHLJ
3768.31
4090.72
4268.5
4595.14
4912.88
5425.87
6100.56
INCOMEJL
3805.53
4190.58
4206.64
4480.01
4810
5340.46
6260.16
INCOMEJS
5185.79
5765.2
6017.85
6538.2
6800.23
7375.1
8177.64
INCOMEJX
3780.2
4071.32
4251.42
4720.58
5103.58
5506.02
6335.64
INCOMELN
4207.23
4518.1
4617.24
4898.61
5357.79
5797.01
6524.52
INCOMENMG3431.81
3944.67
4353.02
4770.53
5129.05
5535.89
6051
INCOMESD
4890.28
5190.79
5380.08
5808.96
6489.97
7101.08
7614.36
INCOMESH
8178.48
8438.89
8773.1
10931.64
11718.01
12883.46
13249.8
INCOMESX
3702.69
3989.92
4098.73
4342.61
4724.11
5391.05
6234.36
INCOMETJ
5967.71
6608.39
7110.54
7649.83
8140.5
8958.7
9337.56
INCOMEZJ
6955.79
7358.72
7836.76
8427.95
9279.16
10464.67
11715.6
15个省级地区的居民家庭人均收入(元)数据
15个省级地区的消费者物价指数
表9.31996—2002年中国东北、华北、华东
物价指数
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
98.4
98.1
PHLJ
104.4
100.4
96.8
98.3
100.8
99.3
PJL
107.2
103.7
99.2
98
98.6
PJS
109.3
99.4
100.1
PJX
108.4
102
101
100.3
PLN
107.9
99.9
98.9
PNMG
107.6
104.5
99.8
100.2
PSD
109.6
102.8
101.8
PSH
109.2
101.5
102.5
PSX
99.6
103.9
PTJ
109
101.2
PZJ
98.8
(1)建立面板数据工作文件首先建立工作文件
aiYH^-illli+HII!
—flf—I
Detdifc+A
Sihow|Fetch
Store,
Delete)
mple|
Range:
Ssntple:
Ec回r@sid
GenerateSeries.B
DisplayFilter*
NewObjset...
□Vorkfile:
U1TTTTLED
TetclifromDB.
UpdatesslecteifromDB...
Stor*selectedtoDB...
Copy.
s^lectedL.selectel
FrijitSelected
建立面板数据库
在窗口中输入15个不同省级地区的标识
©
EVlews-[Pool:
COM3UMETaikTile:
UHTITLED:
:
UntitledX]'
~-
n
Fil«
EditObjoctVi-cwPx-c-cguick□牡iezWindo-wHelp
_&
View]lProc][Ob)ect]|Prrit](Name][Fretzej[Estimate][Detine][PoolGerirjl5heet]
CressSectionIdentifiers:
(Enteridenctifiersbelowthis:
line)
AHBJFJ
HBHLJ
JLJSJXLN
NMGSDSHsxTJZJI
(2)
[Pool:
CDHSlTVETorkfile=U9TTTLED:
rTintitled\T
ji
11Oils
PrintN^rrik-Fteezt*
CropsS&
ctionIdamiTiers:
:
(Hntarid^ntifiarst»
T-nwthislina)
AH
BJ
FJH呂HLJJLJSJXL,MNMG
SU
&
HsxTJ
ZJ
Q
Vi^-iAJPr□匚IObject
定义序列名并输入数据
产生3*15个尚未输入数据的变量名。
这样可以通过键盘输入或黏贴的方法数据数据。
(3)估计、选择面板模型
打开一个pool窗口,先输入变量后缀(所要使用的变量)。
点击Estimate,打开估计窗口。
□Pool:
FOOL1Torkfile:
UKTLTLED:
UntitLed\
CrassSectionIdentifiers:
(EnteridentifiersbelowthislineJ
BJFJHBHLJ
JL
JS
JX
LN
NMG
SD
SH
SX
TJZJ
SpecificitionO-ptions
Dependentv^riible
E^+irniti:
nm«
th^d
Fin电d.and.Rhl&
te
Hone
V
Kone
Lgjlts
CrQss^sacti
tfeigjilsNoz
Regressorswnd.AROtermsCcmni
[确定
A.混合模型的估计方法
左边的Common表示相同系数,即表示不同个体有相同的斜率
PoolEatiBatdon
SpecificttLoftOptions
Dependentvariable
.rpQ
Estinationn^thol
RegressorsandKFi0terms
Cflmmon
Ct&
ss-5tc*i»
nsp^cific
ssttings
Fined^tid卫^11』GE
LS-Le^u«
r«
s(辺奴AH)
Sample19962002
确走
取捎
得到如下输出结果:
DependentVariable:
CP?
Method:
PooledLeastSquares
Date:
O7XK/O0Time:
13:
13
Sample:
19962002
Includedobservations:
7
Cross-sectionsincluded'
15
Totalpool(balan匚旦d)ob^en/ations:
106
Variable
Coefficient
Std.ErrorNStatistic
Prob
C
129.6313
63692592035265
0.04i4
IP?
O76072E
0.00962279.68199
0.0000
R-squared
Q984036
Meandependentvar
4917.608
AdjustedR-squared
0.983381
S.D.dependentvar
170^704
8.E.ofregression
216.4270
Akaikeinfocriterion
13&
1125
Sumsquaredresid
4B24588.
Schwarzcriterion
13,66180
Loglikelihood
-712.5905
F-startistic
8349.204
Durbin-Watsonstat
0734107
Prob(F-statistic)
□.000000
相应的表达式是:
CI?
129.630.76IRt
4824588
2
(2.0)(79.7)R0.98,SSEr
上式表示15个省级地区的城镇人均指出平均占收入的76%
B.个体固定效应回归模型的估计方法将截距项选择区选Fixedeffects(固定效应)
Dependentvari^bls
Fix*dandEandomi
tt^thod:
LS
LeastSquarsECandA2)
"
tiiLgs
qvsABQ弋旨fbw
Am,or.
£
Ample
19QS2CO2
1BslIsjic*
Safnpli
O7Z12/O0Time:
36
Cross-sectionsincluded:
Totalpool(balanced)enervations:
105
Std.Error
t-Statistic
Prob.
515.S142
8159665
6.319061
o.oaoo
0.6975B1
0012692
54.9G029
00300
FixedEffects(Crass)
AH»
*36.30503
BJ-C
537.5660
FJM
-47.64515
HB-C
-1642367
HLJ-C
*169.7015
JL-C
24.50427
尽(
-35.19587
JX-C
-319.6960
LN-^C
106.4273
MMG-C
-209.5484
SD-C
-1341145
SH-C
266.9859
SX-C
74.60901
TJ--C
47.22940
ZJ--C
193.6202
EffectsSpecificaiion
Cross-sectionfixed(dumnn/variablE司
0.992408
Meandeperdentirar
4917.600
0.991222
S.Ddependentvar
1704704
S.E.ofregression
159.7104
Akaikeinfocriterion
13.12414
Sumsquaredreaid
2270386.
13.52955
-673.0173
F-statistic
703.0902
Durtin-Watsonstat
1609517
0oooooo
相应的表达式为:
(6.3)(55)
R20.99,SSEr
2270386
C?
515.60.70IPit36.3D,537.6D2...198.6D15
其中虚拟变量Di,D2,...,D15的定义是:
1,如果属于第个个体,i1,2,...,15
0,其他
15个省级地区的城镇人均指出平均占收入70%。
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。
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。
Ho:
i。
模型中不同个体的截距相同(真实模型为混合回归模型)。
Hi:
模型中不同个体的截距项i不同(真实模型为个体固定效应回归模型)。
F统计量定义为:
F(SSESSEJ/[(NTk1)(NTNk)](SSESSEU)/(N1)
SS£
/(NTNk)SSEu/(NTNk)
其中SSE表示约束模型,即混合估计模型的残差平方和,SSEU表示非约束模型,即
个体固定效应回归模型的残差平方和。
非约束模型比约束模型多了N1个被估参数。
所以本例中:
(4824588227386)/(151)r
F8.1fF005(14,89)1.8
2270386/(105151)
所以推翻原假设,建立个体固定效应回归模型更合理。
C.时点固定效应回归模型的估计方法将时间选择为固定效应。
DependedVariable:
PooledLaa&
tSquares
07/02/08Time-U:
44
Includedobservations:
Cross-'
sectiorsincluded'
Totalpool(balari匚日H)obs&
rvaiions:
^Statistic
2.577234
60.BO546
0.037457
0.9702
0778360
0.010438
74.61911
FixedEffects(Period)
1996--C
1059285
1997-C
1340556
1998^C
54.84828
1999-C
-37.07404
2000-C
-7118359
2001-C
-15B7474
30Q2-C
-93.39200
EffectsSpecificatior
Periodfixed(dummyvariables)
R-squarad
0.9366G9
4917.6D8
AdjustedR-sqjared
0.985707
S.D.dependentvar
170^1.701
S.E.ofregrsssioti
203.8001
Akaikeinfocriteriiin
13.54529
Sumsquaredresiri
4028843.
Echwar!
criterioh
13.74749
-703.127S
F-sl^tistic
1025.643
Durbiri-Watson
0.795376
Prob(F-statistic)
0.000000
(76.6)R20.987,SSE
4028843
其中虚拟变量D!
D2,...,D7的定义是:
1,如果属于第t个截面,t=1996,...,2002
D.个体随机效应回归模型估计
截距项选择Randomeffects(个体随机效应)
得到如下部分输出结果:
D即endentVariable:
Method:
PooledEGLS(Crossesetionrandomeffects)
07/Q2/OSTime:
15:
06
Includedobserv^tio7
Cross-sectionsincluded:
Totalpool(balanced)observations:
Swarny^ndArorae^tin^torofcump&
ntntvariflincejs
Sid.Error
345.1795
75.47217
4.573599
IPf>
0724569
0010572
68.53814
RandomEffectsJCrcss)
AH-C
-2.553433
3670439
FJ-C
-51.24006
-104.8357
-1017600
54.90671
JS--C
-32.27363
•」心
-223.9519
LN-C
112.1152
NMG-C
-133.1377
5D-C
-100.8713
SH-^C
126.1820
XC
*22,79189
TJ-C
100S794
1060939
Cpt345.20.72IRt2.6D1367.0D2...106.1D15
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- eviews 面板 数据模型 详解