eviews60在面板數(shù)據(jù)模型估計中的實驗操作-免費閱讀
【正文】 （ 4） 輸出結(jié)果的聯(lián)立方程組形式可以通過 點擊 View選 Representations 功能 獲得。數(shù)據(jù)是 6 年的，每一年都有 32 組數(shù)據(jù)，共 192 組觀測值。人均消費平均占人均收入的 70%。 所以本例中： ( 4 8 2 4 5 8 8 2 2 7 3 8 6 ) / ( 1 5 1 ) 8 . 1 ( 1 4 , 8 9 ) 1 . 82 2 7 0 3 8 6 / ( 1 0 5 1 5 1 )FF??? ? ??? 所以推翻原假設(shè)，建立個體固定效應(yīng)回歸模型更合理。 將截距項選擇區(qū)選 Fixed effects（固定效應(yīng)） 得到如下輸出結(jié)果： 相應(yīng)的表達(dá)式為： 1 2 1 5? 51 5. 6 0. 70 36 .3 53 7. 6 .. . 19 8. 6it itCP I P D D D? ? ? ? ? ? () (55) 2 9 , 22 70 38 6rR SS E?? 其中虛擬變量 1 2 15, ,...,D D D 的定義是： 1 , 1 , 2 , . . . , 1 50,i iiD ??? ??如 果 屬 于 第 個 個 體 ,其 他 15 個省級地區(qū)的城鎮(zhèn)人均指出平均占收入 70%。打開工作文件后，過程如下： PHB 99 PHLJ PJL 98 PJS PJX 102 101 PLN 100 PNMG PSD PSH 100 100 PSX PTJ 109 PZJ 101 建立面板數(shù)據(jù)庫。 1祝大家好運，也祝賀在下從北京 地質(zhì)學(xué)院畢業(yè) 50 周年，十分榮幸我的校友5 月 15 日在北京舉行了紀(jì)念會；十分榮幸楊遵義院士（古生物）、王鴻禎院士（地史）、涂光織院士（礦床，同班小王成了涂夫人，可惜，自古紅顏多薄命）和張本仁院士（南京大學(xué)研究生畢業(yè)，教完構(gòu)造課就成了右派？，教課時還不是院士）是在下的院士老師，還有許多老師都將永遠(yuǎn)的銘記，教數(shù)學(xué)的女老師（蘇教授的夫人），教俄語的王語今教授。 建立混合模型 在 pool 對象窗口的 proc（過程）的下拉式菜單中選擇估計打開模型設(shè)置窗口。 建議采用漢語拼音 ，例如 29 個省市區(qū)的漢語拼音， 建議在拼音名前加一個下劃線“ _”， 如圖 關(guān)閉建立的 pool 對象，它就出現(xiàn)在當(dāng)前工作文件中 。 貼入數(shù)據(jù) （ 1）打開編輯（ edit）窗口 （ 2）貼入數(shù)據(jù) （ 3） 關(guān)閉 pool 窗口，趕快存盤見好就收 在 pool 窗口對各個序列進(jìn)行單位根檢驗 選擇單位根檢驗 設(shè)置單位根檢驗 單位根檢驗結(jié)果 注意檢驗方 法和兩種檢驗的零假設(shè)： Null: Unit root (assumes mon unit root process)各截面有相同的單位根 Null: Unit root (assumes individual unit root process)允許各截面有不同單位根 其中， Levin, Lin amp。 截面維隨機效應(yīng)模型的設(shè)置 截面維隨機效應(yīng)模型的估計結(jié)果 截面維隨機效應(yīng)模型的 Hausman 檢驗菜單項的選擇 截面維隨機效應(yīng)模型 Hausman 檢驗的結(jié)果： Hausman 檢驗的零假設(shè)是應(yīng)當(dāng)選擇隨機效應(yīng)模型，小概率事件發(fā)生拒絕零假設(shè)，選擇固定效應(yīng)模型 1 13 在時間維重復(fù) 和 1的工作，確定數(shù)據(jù)適合采用何種模型？ 1建立截面變截距模型，分析沒有觀察的截面單元因素的影響 截面變截距模型的設(shè)置 截面變截距模型的 估計結(jié)果 1建立時期變截距模型，分析沒有觀察的時期因素的影響 時期變截距模型的設(shè)置 時期變截距模型的估計結(jié)果 1在整個估計、檢驗構(gòu)成中養(yǎng)成使用凍結(jié)和命名保存的習(xí)慣，以便撰寫報告時調(diào)用。 _gongshang _zhongguo _jianshe _jiaotong _beijing _ningbo _huaxia _minsheng _nanjing _pufa _shenfazhan _xingye _zhaoshang _zhongxin _nongye _guangda 1996— 2020 年中國東北、華北、華東 15 個省級地區(qū)的居民家庭人均消費（ cp ，不變價格）和人均收入（ ip ，不變價格）居民，利用數(shù)據(jù)（ 1）建立面板數(shù)據(jù)（ panel data）工作文件；（ 2）定義序列名并輸入數(shù)據(jù)；（ 3）估計選擇面板模型；（ 4）面板單位根檢驗。點擊 Estimate，打開估計窗口。 1H ：模型中不同個體的截距項 i? 不同（真實模型為個體固定效應(yīng)回歸模型）。個體固定效應(yīng)模型對參數(shù)的估計值為 ，隨機效應(yīng)模型對參數(shù)的估計值為 。 選擇 IPS 檢驗方法進(jìn)行單位根檢驗。 注意幾點： （ 1） 個體固定效應(yīng)模型的 EViews 輸出結(jié)果中也 可以有公共截距項； （ 2） EViews 輸出結(jié)果中沒有給出描述個體效應(yīng)的截距項相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差和 t 值。 （ 7） 點擊 Proc 選 Make Model 功能， 將會出現(xiàn)估計結(jié)果的聯(lián)立方程形式，進(jìn)一步點擊 Solve 鍵，在隨后出現(xiàn)的對話框中可以進(jìn)行動態(tài)和靜態(tài)預(yù)測。 點擊 Edit+/后，在數(shù)據(jù)窗口鍵入數(shù)據(jù)即可。 首先在工作文件窗口中打開 cp 變量的 15 個數(shù)據(jù)組。 0H ：個體效應(yīng)與回歸變量（ itIP ）無關(guān)（個體隨機效應(yīng)回歸模型） 1H ：個體效應(yīng)與回歸變量（ itIP ）相關(guān)（個體固定效應(yīng)回歸模 型） 分析過程如下：
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