使用eviews进行面板数据分析ppt课件

“面板数据的计量分析”，白中林，张晓东首席审稿人，南开大学出版社，2008年，ISBN978-7-310-02915-0. Wooldridge Baltagi 1.面板数据定义2. 面板数据模型分类3. 面板数据模型估计方法4. 4.面板数据模型的检查和设置5. 面板数据建模案例分析6. 面板数据的单位根检验7. 面板数据模型的协整检验8. EViwes操作面板数据定义时间序列数据或横截面数据均为一维数据. 时间序列数据是通过变量根据时间获得的数据；横截面数据是在固定时间点的一组变量数据. 面板数据是在时间和横截面上均获得的二维数据. 因此，面板数据也称为合并的时间序列横截面数据. 面板数据是在横截面上不同点的个体的重复观察数据. 小组最初是指对一组固定调查主题的多项观察. 近年来面板数据模型的分类，面板数据已成为术语. 从横截面来看，面板数据是在某个时间点由多个实体（实体，单位，个体）形成的横截面观察值. 从纵切面看，每个人都是一个时间序列.

1. 面板数据的定义面板数据分为两个特征: （1）个人数量少且时间长. （2）个人很多，时间短. 面板数据主要是指后一种情况. 面板数据由双下标变量表示. 例如，它对应于面板数据中的不同个人. N表示面板数据中有个人. t对应面板数据中的不同点. T代表时间序列的最大长度. 如果t是固定的，则y截面上的N个随机变量；如果i固定，则y T）是纵截面上的时间序列（个体）. 对于面板数据y T，如果每个人在同一时间段都有观察值记录，则该面板数据称为平衡面板数据. 如果面板数据中的个人在同一时期内缺少多个观察值，则该面板数据称为不平衡面板数据. 使用面板数据建立模型的优点是: （1）由于观测值的增加，可以提高估计的采样精度. （2）对于固定效应模型，可以获得一致的参数估计，甚至是有效的估计. （3）面板数据建模比单节数据建模可以获得更多的动态信息. 20004000 6000 8000 10000 12000 14000 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 20004000 6000 8000 10000 12000 14000安徽北京福建河北黑龙江吉林江苏江西辽宁内蒙古山东上海上海山西天津浙江20004000 6000 8000 10000 12000 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2000 2000 6000 6000 10000 12000安徽，北京，福建，河北，黑龙江，吉林面板数据模型的分类，江苏，江西，辽宁，内蒙古，山东，上海，山西和天津，浙江案例1（文件: 5panel02）: 人均固定价格消费（CP） 1996年至2002年东北，华北和华东15个省的家庭的家庭人均收入（IP）数据.

数据年，每年有15个数据，共105套观测值. 人均消费和收入的面板数据都是平衡的面板数据，每个都有15个人. 20003000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 CP_IAH CP_IBJ CP_IFJ CP_IHB CP_IHLJ CP_IJL CP_IJS CP_IJX CP_ILN CP_INMG CP_ISD CP_ISH CP_ISX CP_ITJ CP_I2000 CP1996 2000 4000 1000 CP2000 CP2001 CP2002 IP面板数据散点图15个区域中的每个符号代表一个年度横截面散点图（共7个横截面）. 这等效于观察7个横截面散点图的叠加. 图7中的每个符号代表一个时间序列，该时间序列由一个省级地区的7个观测点组成.

这相当于观察15个时间序列. 7.88.0 8.2 8.4 8.6 8.8 9.0 9.2 9.4 8.0 8.2 8.4 8.6 8.8 9.0 9.2 9.4 9.6 LOG（IPCROSS）LOG（CP1996）LOG（CP1997）LOG（CP1998）LOG（CP1999）LOG（CP2000）LOG（CP2001）LOG（CP2002） ）人均消费与收入的对数面板数据散点图. 在此示例中，对数研究更为合理. 文件文件: panel02c panel02c 2000 3000 4000 5000 5000 7000 8000 9000 10000 11000 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 IPCROSS CP1996 CP1997 CP1998 CP1998 CP1999 CP2000 CP2001 CP2002具有主要变量或对数变量的IP建模吗？面板数据模型和应用1. 面板数据的定义为了更清晰地观察，图8显示了1996年至2002年北京和内蒙古的消费与收入的散点图. 从图中可以看出，内蒙古的水平低于北京收入和消费.

内蒙古2002年的收入和消费规模不及北京1996年的水平. 给出了15个省级地区1996年的消费与收入散布图. 6年后，15个地区的消费和收入相应增加. 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 cp_bj cp_nmg IP_I 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 CP_1996 CP_2002 IP_T 2. 面板数据模型分类通常使用面板数据建立三种模型，即混合模型，固定效应模型和随机效应模型. 2.1汇总模型. 如果将面板数据模型定义为，则它是误差项（标量）. 该模型称为混合模型. 混合模型的特征是，对于任何个体和横截面，回归系数总和都是相同的. 如果正确设置了模型，则说明变量与误差项无关，即Cov（X0. 那么，无论是N还是T，模型参数的混合最小二乘估计量（Pooled OLS）都是一致的估算器. <

以案例1（文件: 5panel02）为例，混合模型的估计结果如下: 2.面板数据模型分类2.2固定效应回归模型. 固定效果模型有三种类型，即单个固定效果模型，时间点固定效果模型和单个时间点双重固定效果模型. 下面分别介绍. 2.2.1个体固定效应模型（实体固定效应模型）如果定义面板数据模型，则阶次回归变量列向量（包括k个回归变量）为k阶回归系数列向量. 对于不同的个体，回归系数相同. y作为误差项（标量），此模型称为个体固定效应模型. 个体固定效应模型（3）的一个强有力的假设是，它是不可观察的并且具有可观察的解释变量X102. 面板数据模型分类2.2.1个体固定效应模型（如果个体属于第一个个体则是实体固定效应模型） （对于第一个个体或时间序列），t 2（对于第二个个体或时间序列），t N（对于第N个个体或时间序列），t注意: （1）在EViews的输出中，它是一个常数. （2）在EViews 5.0及更高版本中的单个固定效果如果对话框中的回归因子选项填充或未填充c，则输出将具有固定常数.

112. 面板数据模型分类对于单个固定效应模型，各个效应会有所不同，但是我不知道如何用X来区分它们. 对于短期面板数据，正确设置了各个固定效应模型，并且混合OLS估计量不一致. 下面说明设置各个固定效果模型的原因. 假设有一个面板数据模型，该模型表示随个体而变化但不会随时间变化且难以观察的变量. 122.面板数据模型分类2.2.1个体固定效应模型（以案例1为例，省级家庭的平均人口就是这样一个变量. 对于短期面板而言，这是一个基本不随时间变化的量，但是对于不同的省份，此变量的值不同，上述模型可以解释为具有N个截距的模型，即每个个体对应于具有不同截距的模型，但是变化因人而异. 固定效应模型中的截距项包括随个体而变化但不随时间变化的变量的影响，该量不随时间变化，因此，当您在个体固定效应模型中区分变量时，您可以消除那些难以观察的变量随个体变化而不会随时间变化的影响，即个体固定效应模型obta的估计结果以情况1（文件: 5panel02）为例，输出结果的等式为Lnip1t 0.89Lnip 1t（5.4）（60.6）Lnip2t 0.89Lnip 2t（5.4）（60.6）Lncp15 Lnip15t 0.89Lnip 15t（ 5.4）（60.6）0.9937，上交所0.05（89）1.98，DW 1.51从结果来看，北京，上海和浙江是自发消费（消费函数拦截）的3个最大区域.

142. 面板数据模型分类2.2.2时间固定效应模型（时间固定效应模型是模型截距项，随机变量，表示T截面有T个不同的截距项，其变量阶数回归变量列向量（包括k回归变量）（即第k阶回归系数列向量），则此模型称为时间点固定效应模型. 时间点固定效应模型还可以添加虚拟变量以指示横截面没有如果属于第152.2节，则属于另一个横截面. 2时间固定效应模型1，（对于第一个横截面），i 2，（对于第二个横截面），i T，（对于T-第i个横截面），i代表不同的横截面（时间点）变量，这些变量很难观察但不会随个人而改变（例如，“全国零售价格指数”就是这样的变量）. 不同的时间点，这是一个可变的量，b ut适用于不同省份（个人）这是一个常数. 可以将上述模型解释为具有T个截距的模型，即每个部分对应一个不同的截距. 它包括那些随不同部分（时间点）而变化但不随个人而变化的变化. Lnipi1 1.00Lnip i1 1996（-2.1）（72.9）Lnipi2 1.00Lnipi2 1997（-2.1）（72.9）Lnipi7 1.00 Lnipi7 2002（-2.1）（72.9）0.9867，SSE 0.05（97）1.98注意: 无法将AR添加到时间点固定效应模型172.面板数据模型分类2.2.3个体时间实体固定效应模型（11），是一个随机变量，这意味着N个个体存在N个差异，并且其变化和X是随机变量，这意味着T个部分（时间点）及其变化和X阶回归变量列向量（包括k个回归变量）有T个不同的拦截项；是第k阶回归系数列向量； 0;该模型称为个体时间固定效应模型.

个人时间点固定效应模型也可以表示为: （12）如果一个人属于第一部分而又不属于另一部分，则如果它属于第一部分，则模型形式正确设置并满足模型的通常假设条件，模型（12）的混合OLS估计，所有参数估计均不一致. 正如各个固定效应模型可以获得一致甚至有效的估计量一样，某些计算方法也可以使各个时间点固定效应模型获得更有效的参数估计量. 作为示例获得的横截面和时间点固定效果模型的估计结果如下: 注意: （1）对于第一个横截面（t = 1），EViwes输出（一起进行估计. （2）对于第一个横截面（t = 1），EViwes输出结果（192.面板数据模型分类2.2.3个别时间实体固定效应模型（时间实体固定效应模型的输出结果如下: 1996 Lnip1，1996 0.70Lnip 1， 1996（安徽省）1996 Lnip2，1996 0.70Lnip2,1996（北京市）Lnip1,1997 0.04 + 0.02 0.70Lnip1,1997（安徽省）1997 Lnip2,1997 0.17 + 0.02 +0.70 Lnip 2,1997（北京市）Lnip15， 2002 2.40 + 0.12 + 0.06 + 0.70 Lnip 15,2002（Zhejiang Province）0.9947，SSE 0.05（83）1.98注意: （1）无法将AR添加到单个时间点202的固定效果模型中. 面板数据模型分类2.3随机面板数据模型的效果模型（15）回归变量列向量（包括k个回归变量），其中k是误差项（标量），该模型称为ed个人随机效应模型（随机拦截模型，随机分量模型）.

假定它们全部都是独立且相同的，但是对哪种分布没有限制. 类似地，也可以定义时间点随机效应模型和单个时间点随机效应模型，但是单个随机效应模型是最常用的. 对于单个随机效应模型，可以确定E（. 因此，随机效应模型参数的混合OLS估计量是一致的，但无效. 的单个随机效应模型估计结果如下: 注意: 术语“随机效应模型” “固定效应模型”不是很合适，很容易造成误解. 实际上，固定效应模型应称为“相关效应模型”，而随机效应模型应称为“非相关效应模型”. 因为固定效应模型和随机-0.4-0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 B1F1 B1F2 B1F3 T = 20 T = 50 T = 200动态模型动态模型y = .8y（y = .8y（- -1）+ v 1）+ v，分别为样本量，样本量为T = 20，T = 20、50、50、100、100，每个模拟，每个模拟220,000次2. 面板数据模型分类2.4面板数据动态模型这是一个随机效应，如果通过OLS方法对上述公式进行估计，则估计量之和仍然不一致耳鼻喉科. 混合最小二乘（PooledOLS）估计（适用于混合模型）平均OLS估计（适用于混合模型和个体随机效应模型）偏差转换（内部）OLS估计（适用于单个固定效应回归模型）一阶差分（一阶差分） OLS估计（适用于各个固定效应模型）可行的GLS（可行的GLS）估计（适用于随机效应模型）243. 面板数据模型估计方法面板数据模型中的估计器不同于横截面数据估计器和时间序列估计器，其属性随固定效果模型设置是否正确而变化.

回归变量x可以随时间变化或随时间变化. 3.1混合最小二乘（池式OLS）估计混合OLS估计方法是将NT观测值在时间和横截面上混合，然后使用OLS方法估计模型参数. 给定混合模型（19），上层模型以向量形式编写，即NT1阶向量. =（是一个（k + 1）一阶列向量. W是一个NT（k + 1）阶矩阵，它的第一列是一个单位列向量. False 0，误差项u是严格外生的. E（u混合OLS的估计公式为253. 面板数据模型估计方法3.1混合最小二乘（池化OLS）估计如果正确设置了模型并且说明变量与误差项无关，即Cov（X，是否为模型的N或T参数的混合最小二乘估计量是一致的，对于混合模型，通常使用混合最小二乘（Pooled OLS）估计方法，但是在独立条件下通过OLS方法获得的方差协方差且误差项的分布相同这里矩阵通常是不正确的. 因为对于每个i及其误差项，它通常是串行相关的. 与NT相关的观测所包含的信息少于与NT独立的观测所包含的信息. 这导致了误差项标准经常出现偏差刺激，估计器的准确性被错误地夸大了. 如果模型具有单独的固定效应，即相关性，则将混合OLS估计方法应用于模型，并且估计器不再一致.

解释如下: 假设该模型实际上是一个单独的固定效应模型y，但用作混合模型来估计参数，则该模型可以写为（20），其中u与之相关，因此如果参数使用混合OLS估算单个固定效应模型的，估算值不一致. 263.面板数据模型估计方法3.2平均OLS估计平均OLS估计方法的步骤是首先对面板数据中的每个个体进行平均，以获得总计N个平均值（估计值）. 然后，以y（21）为例，首先将面板中的每个人平均，以建立模型（22），其中（23）上式称为平均模型. 将OLS估计应用于上述公式，参数估计器称为平均OLS估计器. 在此条件下的样本大小为N（T = 1）. 如果彼此独立，则总和的平均OLS估计值是一致的估计值. 平均OLS估计方法适用于短期面板和单个随机效应模型的混合模型. 对于各个固定效应模型，由于相关性，回归参数的平均OLS估计量是一个非均匀估计量. 27个批次的测试结果，行的平均值，水平的平均值，方差分析，方差分析，称为样本组之间偏差的平方和. 其中，是每个水平观测的平均样本数，X是样本的总平均数. 283.3色散变换的OLS估计（内部）对于短期面板数据，色散变换的OLS估计方法的原理是首先将面板数据中每个个体的观察值转换为其平均值的色散观察值，然后使用色散变换数据估计模型参数.

具体步骤是计算各个固定效应模型中每个个体的平均值（24），可以得到以下模型. 该模型称为色散变换数据模型. 将OLS估计应用于上式，对于单个固定效果模型，色散变换的OLS估计是一致的估计. 293.3色散变换的OLS估计（内）如果还满足独立且相同的分布条件，则色散变换的OLS估计器不仅一致而且有效. 如果集中化（或色散变换）数据用于固定效果（27），则计算回归参数估计量. 单个固定效应模型的估计通常使用离散OLS估计方法. 在短期专家组的情况下，即使估计数也不一致. 当个体数N不大时，可以使用OLS虚拟变量估计方法来估计色散变换OLS估计方法的主要缺点是无法估计由非随时间变化的回归变量组成的面板数据模型. 例如X303. 面板数据模型估计方法3.4一阶差异（第一差异）OLS估计在短期面板条件下，一阶差异OLS估计是对模型参数之间的差异进行OLS估计. 回归模型和个体固定效应模型中的回归模型. 估计. 具体步骤是将单个固定效应模型it-1上的两个方程式相减以获得一阶差分模型（通过对上述方程式应用OLS估计而获得的估计器称为一阶差分OLS估计器.

在独立且相同分布的条件下获得的一阶差分OLS估计器不如色散变换OLS估计器有效. 313.面板数据模型估计方法3.5随机效应（随机效应）估计方法（可行GLS（可行GLS）估计方法）有单独的固定效应模型y（29），其中v使用OLS估计，所得估计器称为随机效应估计器或可行的GLS估计. 当式（29）等于混合OLS估计时；当式（29）等效于色散变换OLS估计. 对于随机效应模型，可行的GLS估计器不仅是一致的估计器，而且还是有效的估计器，但对于单个固定效应模型，可行的GLS估计器不是一致的估计器. 面板数据模型估计的可靠统计推断. 在实际的经济面板数据中，通常假设个体是彼此独立的，但每个个体通常是序列自相关的，并且具有异方差性. 为了获得正确的统计推断，这两个因素需要克服. 对于第i个个体，当N，X的方差协方差矩阵仍为TT有限阶时，因此可以使用先前的方法来克服异方差性. 使用GMM方法也可以获得更有效的估计. EViwes中随机效应模型的估计使用可行的GLS估计方法. 324.面板数据模型的测试和设置方法介绍了面板数据模型参数的约束测试的三种统计数据.

4.1面板数据模型NTSSE SSESSE -1）中缺失或冗余变量的F检验，其中SSE表示无约束的估计模型的残差平方和. m表示约束数量； NT代表面板数据样本容量（N代表个体数量，T代表个体长度）； k表示无约束面板数据模型中估计参数的数量. 判别规则是，如果引入对面板数据模型参数的约束测试，则引入3个统计量. 4.2 Wald检验是否在面板数据模型中建立了参数约束，其中f（）表示由约束组成的列向量. m表示测试约束的数量Var，其中k表示解释变量的数量. 判断规则是，如果W

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