第10章 时间序列截面数据模型.docx

§如何估计Pool方程单击Pool工具栏的Estimate选项打开如下对话框： 1.因变量在因变量对话框中输入Pool变量或Pool变量表达式。 2.

样本 在右上角的编辑窗口中输入样本说明。样本的缺省值是各截面成员中的最大样本值。如果得不到某时期截面成员的解释变量或因变量的值，那么此观测值会被排除掉。 复选框BalancedSample说明在各截面成员间进行数据排除。只要某一时期数据对任何一个截面成员无效，此时期就被排除。这种排除保证得到的样本区间对所有截面成员都是有效的。 如果某截面成员的所有观测值都没有，那么Pool在进行估计时就排除这个截面成员。同时EViews会在输出中告诉漏掉的截面成员。 3.解释变量 在两个编辑框中输入解释变量。 (1) Commoncoefficients:――此栏中输入的变量对所有截面成员有相同的系数，并用一般名称或Pool名称输出结果。 (2)Cross-sectionspecificcoefficients:――此栏中输入的变量对Pool中每个截面成员的系数不同。EViews会对每个截面成员估计不同的系数，并使用截面成员识别名后跟一般序列名，中间用“＿”连接进行标签。 例如，如果在共同系数编辑框中输入一般变量F?和S?，会输出F?和S?的估计系数。如果在特定系数编辑框中输入这两个变量，会输出如下形式的系数：_GM--F_GM，_CH--F_CH，

_GE--F_GE，_WE--F_WE，_US--F_US和_GM--S_GM，_CH--S_CH，

_GE--S_GE，_WE--S_WE，_US--S_US，等等。 注意，使用截

面成员特定系数法估计模型会生成很多系数――等于Pool中截面成员数和所列变量数的乘积。 §

Pool模型的计算方法 下面讨论Pool模型的计算方法。设有T个观测值互相堆积。为讨论方便，把堆积方程表示为： (10.3) 其中Y=?+X?+?和X 分别包含了截面成员间对参数的所有限制。用分块矩阵形式表示如下： (10.4)并 且 方 程 的 残 差 协 方 差 矩 阵 为 ：(10.5) 基本说明把Pool说明作为联立方程系统并使用系统最小二乘法估计模型。 一、所有截面截距相同当残差同期不相关，并且时期和截面同方差时，(10.6) 对堆积数据模型使用普通最小二乘法估计系数和协方差。相当于情形1：?i=?j，?i=?j，在横截面上无个体影响、无结构变化，则普通最小二乘法估计给出了?和?的一致有效估计。相当于将多个时期的截面数据放在一起作为样本数据。 所有的截面的系数相等，和将5个公司的数据接到一起，用 OLS的估计结果相同。 二、变截距模型

固定影响(FixedEffects)(情形2：?i??j，?i=?j)固定影响估计量通过为每个截面成员估计不同常数项使?i不同。EViews将每个变量减去平均值，并用转换后的数据，通过最小二乘估计来计算固定影响：(10.7)其中设 ， ，代表了X减均值的差额的矩阵，bFE是使用普通最小二乘估计的系数。

通过使用均值差模型的普通最小二乘协方差公式估计系数协方差矩

阵

：

(10.8)

(10.9)其中

，

是固

定影响模型的SSR。如果Pool中有缺失值，NT就用除去缺失值后的总观测数代替。 固定影响本身不是直接估计的，计算公式为(10.10) 固定影响系数中不报告标准差。如果想得到标准差，应该选择截距说明中的 Common选项，来重新估计模型。值得注意的是估计有太多截面成员的截面常数回归模型可能很费时。

随机影响(RandomEffects) 随机影响模型假设?it项是共同系数?和不随时间改变的截面说明随机变量ui的和，ui和残差?i 是不相关的。 EViews按下列步骤估计随机影响模型：(1)?使用固定影响模型的残差 eFE估计?it的方差，并使用上述的 。 (2) 估计组间（截面平均）模型并计算：(10.11) 其中 i=1,

2,…,N 是组间回归的SSR。如果 的估计值是负值，EViews将返回错误信息。 有缺失观测值时Ti在各截面成员间是不同的，EViews在进行方差估计时使用最大Ti