eviews处理面板数据操作步骤(特别好)解读.ppt

* 记下S2 记下：自由度为N（T-1）-K * 附注：包含时期个体恒量的固定影响变截距模型 * * 模型三：不变参数模型（所有截面截距相同、系数相同） 由于自变量前系数不变，所以自变量填写在此处，截距也不变，在此填写C 小心此处选：NONE 点确定结果请点 结果 * 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。 记下S3 记下自由度为NT-（K+1） * （1）横截面的异方差与序列的自相关性是运用面板数据模型时可能遇到的最为常见的问题,此时运用OLS可能会产生结果失真,因此为了消除影响,对我国东、中、西部地区的分析将采用不相关回归方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)来估计方程。而对于全国范围内的估计来说,由于横截面个数大于时序个数,所以采用截面加权估计法(Cross SectionWeights, CSW) 。 （2）一般而言，面板数据可用固定效应(fixed effect) 和随机效应(random effect) 估计方法,即如果选择固定效应模型,则利用虚拟变量最小二乘法(LSDV) 进行估计;如果选择随机效应模型,则利用可行的广义最小二乘法(FGLS) 进行估计(Greene ,2000) 。它可以极大限度地利用面板数据的优点,尽量减少估计误差。至于究竟是采用固定效应还是随机效应,则要看Hausman 检验的结果。 三 估计方法说明 * 第十章 Panel Data模型 第一步 录入数据 第二步 分析数据的平稳性（单位根检验） 第三步 平稳性检验后分析路径选择 第四步 协整检验` 第五步 回归模型 * 第一步 录入数据 一 请点 实例数据 二 请点 录入数据软件操作 * 实例数据 录入企业投资需求模型数据：五家企业和三个变量的20个年度（1935-1954年）观测值的时间序列 （数据略） 5家企业： 3个变量： GM：通用汽车公司 I ：总投资 CH：克莱斯勒公司 M ：前一年企业的市场价值 GE：通用电器公司 （反映企业的预期利润） WE：西屋公司 K ：前一年末工厂存货和设备的价值 US：美国钢铁公司 （反映企业必要重置投资期望值） 录入 数据软件操作（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（方式是否正确，有待考证） File/New/ Workfile Workfile structure 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? * * 第二步 分析数据的平稳性（单位根检验） 请点 说明 请点 软件操作 结果 点检验结果1 结果2 * 分析数据的平稳性（单位根检验）说明 注：所有序列者要检验 原：不稳定（Hadri 除外， Hadri 中 原：稳定） 目的：防止虚假回归或伪回归 方法： 相同根下：LLC、Breintung 、 Hadri 不同根下：IPS、ADF-Fishe