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动态面板数据与Eviews操作
数说工作室
面板数据与Eviews 操作指南
新浪微博:数说工作室
一、面板数据简介
二、静态面板数据及Eviews 实现
(1) 静态面板数据简介
(2) EVIEWS 操作
三、动态面板数据及Eviews 实现
(1)动态面板数据简介
(2)Eviews 操作
数说工作室
一、面板数据简介
信息技术的发展使得数据越来越膨胀,传统的截面数据和时间序列已经不能
全面刻画经济的演变,在大数据背景下,同时分析比较横截面观察值和时间序列
观察值的需求越来越大。面板数据就是指既含有截面又含有时间序列的数据,分
析比较这种数据的模型就是面板数据模型。
相对于一般的回归模型,面板数据模型不仅能够更好的识别和度量单纯时间
序列模型和单纯横截面数据模型所不能发现的影响因素,而且可以克服多重共线
性的困扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更高的自由度和更高的估计效率,
减少共线性。因此,面板数据可以更准确地刻画更为复杂的经济行为,具有更好
的理论价值和应用价值。
按照模型中是否含有滞后项,又分为静态面板数据和动态面板数据,本指南
将分别简介原理和Eviews 操作方法。
二、静态面板数据及Eviews 实现
(1) 静态面板数据简介
一般的静态面板数据模型的一般形式如下:
= + + , = , … , = , …, (1)
其中C 为截距,vit 为误差项,i 为截面下标,N 表示截面的个数,t 为时间下
标,T 表示时间序列的长度。面板数据由于同时含有了多个横截面数据,有时需
要考虑不同横截面个体存在的特殊效应,其误差项被设定为:
= + (2)
其中α代表个体效应,反映了不同个体之间的差别。
i
当个体效应为固定常数时,式 (1)为固定效应模型,此时每个个体截面都
有不同的截距项α 、α ... α ,即其分布式与X 是有关的,反映了该个体的固定
1 2 n it
效应,因此固定效应模型又称为相关效应模型,严格说来,这个名字更加准确。
固定效应模型的形式为:
= + + + , = , … , = , …, (3)
用矩阵表示为:
数说工作室
y 1 0 ... 0 α x e
1 1 1 1
y 2
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