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eviews面板数据实例分析(包会)
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
INCOMENMG
3431.81
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
表9.31996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的消费者物价指数
物价指数
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
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
103.5
98.4
98.1
99.7
100.5
99
PHLJ
107.1
104.4
100.4
96.8
98.3
100.8
99.3
PJL
107.2
103.7
99.2
98
98.6
101.3
99.5
PJS
109.3
101.7
99.4
98.7
100.1
100.8
99.2
PJX
108.4
102
101
98.6
100.3
99.5
100.1
PLN
107.9
103.1
99.3
98.6
99.9
100
98.9
PNMG
107.6
104.5
99.3
99.8
101.3
100.6
100.2
PSD
109.6
102.8
99.4
99.3
100.2
101.8
99.3
PSH
109.2
102.8
100
101.5
102.5
100
100.5
PSX
107.9
103.1
98.6
99.6
103.9
99.8
98.4
PTJ
109
103.1
99.5
98.9
99.6
101.2
99.6
PZJ
107.9
102.8
99.7
98.8
101
99.8
99.1
(1)建立面板数据工作文件
首先建立工作文件。打开工作文件后,过程如下:
建立面板数据库。
在窗口中输入15个不同省级地区的标识。
(2)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。
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。
得到如下输出结果:
相应的表达式是:
(2.0)(79.7)
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)
得到如下输出结果:
相应的表达式为:
(6.3)(55)
其中虚拟变量的定义是:
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。
:。模型中不同个体的截距相同(真实模型为混合回归模型)。
:模型中不同个体的截距项不同(真实模型为个体固定效应回归模型)。
F统计量定义为:
其中表示约束模型,即混合估计模型的残差平方和,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个被估参数。
所以本例中:
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
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