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【正文】 ID I YEAR。應(yīng)該選用 fix one way firm effects 模型。 MODEL INVEST=F C /FIXTWO。 ID YEAR I 。 ID I YEAR。 PROC REG DATA=INVEST。 LABEL F=39。截距項(xiàng)、標(biāo)準(zhǔn)差、方差成分都不同。 輸出結(jié)果： The SAS System The TSCSREG Procedure Dependent Variable: logcost Model Description Estimation Method RanOne Number of Cross Sections 6 Time Series Length 15 Fit Statistics SSE DFE 86 MSE Root MSE RSquare Variance Component Estimates Variance Component for Cross Sections Variance Component for Error Hausman Test for Random Effects DF m Value Pr m 3 Parameter Estimates Variable DF Estimate Standard Error t Value Pr |t| Label Intercept 1 .0001 Intercept logq 1 .0001 logpf 1 .0001 lf 1 .0001 load factor 可以看到， sigu2=,而 Greene 結(jié)果為 。 run。 ee1=。 id i t。 if FFcrit then result= yes TIME effects 。 model logcost=logq logpf lf/fixone noint。 run。這也是因?yàn)橛?jì)算方法不同引起的。 run。 run。例子： proc tscsreg。 PHI 在 Parks 方法中，打印觀測(cè)的協(xié)方差矩陣 。 FULLER 用于估計(jì) randomtwo 模型，僅用于 BALANCED DATA。 MODEL 語(yǔ)句 MODEL response = regressors / options。 例如： proc sort data=a。 OUTEST= SASdataset 指定一個(gè)輸出數(shù)據(jù)集，保存估計(jì)的結(jié)果。 MODEL dependent = regressorvariables / options。 Two Way Random Effects 模型 對(duì)于 balanced data， Fuller 方法就是 rantwo 方法。為了和 Greene 一致，可以使用 noint 選項(xiàng)抑制截距項(xiàng)。它實(shí)際度量的是變形模型的擬合程度。 對(duì)固定影響模型，要檢驗(yàn)的是 n 個(gè)虛擬變量是否全為 0。 數(shù)據(jù)要求： TSCSREG 要求輸入的數(shù)據(jù)按照單位順序排列，單位內(nèi)按照時(shí)間順序排列。這里的 random effects假定不存在自相關(guān)和異方差，關(guān)鍵假定是擾動(dòng)項(xiàng)和 X 不相關(guān)。 N 個(gè)橫截面單位， T 期數(shù)據(jù)。 6. 混合方差成分滑動(dòng)平均模型。 這里 state 是單位， data 是時(shí)間。結(jié)果可能有所不同。 M 個(gè)被解釋變量排列后記為Y,M 個(gè)解釋變量排列后記為 X， M 個(gè)擾動(dòng)項(xiàng)的協(xié)方差矩陣為 V。這一點(diǎn)和Greene 不同， Greene 假定的是無(wú)截距，并且， v 的和為 0， e 的和為 0。 線性約束檢驗(yàn) 對(duì)于線性約束檢驗(yàn) R =r 其中 R 是 J L ， r 是 J 1, 相應(yīng)的 F統(tǒng)計(jì)量為： 自由度為： F(J, ML)。如果沒(méi)有 ID 語(yǔ)句，這個(gè) TS 語(yǔ)句是必需的。 OUTCORR CORROUT 把估計(jì)的協(xié)方差矩陣輸出到 OUTEST=指定的輸出數(shù)據(jù)集中。 ... etc. ... run。 FIXTWO 估計(jì) fixtwo 模型。使用 Da Silva 方法。使用的是 F檢驗(yàn)。 數(shù)據(jù)： 6 個(gè)公司， 19701984 年共 15 年數(shù)據(jù) 變量： cost 成本 output 年乘客公里數(shù) fuelprice 油價(jià)。 proc tscsreg data=tb141。 2． 檢驗(yàn)固定影響的 F 統(tǒng)計(jì)量相差很大。 Fcrit=finv(.95,5,81)。 run。 F=(ee1ee2)*72/(14*ee2)。 by i t。 原因在于，SAS 估計(jì)的時(shí)候，約束 CS6=TS15=0. 這樣，我們看到的 CS,TS 實(shí)際上等于教材中 CS 和 CS6 的差。 if FFcrit then result= yes fix effects 。 id i t。 model logcost=logq logpf lf/rantwo。自變量為企業(yè)前一年市場(chǎng)價(jià)值 F 和前一年末存貨價(jià)值 C。 1935 1 GE 1936 1 GE 45 1937 1 GE 118 1938 1 GE 1939 1 GE 1940 1 GE 1941 1 GE 113 1942 1 GE 1588 1943 1 GE 1944 1 GE 1945 1 GE 1946 1 GE 346 1947 1 GE 1948 1 GE 1949 1 GE 1950 1 GE 1951 1 GE 1952 1 GE 1953 1 GE 1954 1 GE 1935 2 US 1936 2 US 1937 2 US 1938 2 US 1939 2 US 1940 2 US 1941 2 US 1942 2 US 1943 2 US 1944 2 US 1945 2 US 1946 2 US 1947 2 US 1948 2 US 1949 2 US 1667 1950 2 US 1951 2 US 1952 2 US 1953 2 US 641 1954 2 US 1935 3 GM 1936 3 GM 1937 3 GM 1938 3 GM 1939 3 GM 1940 3 GM 1941 3 GM 512 1942 3 GM 448 1943 3 GM 1944 3 GM 1945 3 GM 265 1946 3 GM 4900 1947 3 GM 1948 3 GM 1949 3 GM 1950 3 GM 1099 1951 3 GM 4833 1952 3 GM 1953 3 GM 1954 3 GM 1935 4 WEST 1936 4 WEST 516 1937 4 WEST 729 1938 4 WEST 1939 4 WEST 1940 4 WEST 1941 4 WEST 1942 4 WEST 1943 4 WEST 1944 4 WEST 1945 4 WEST 1946 4 WEST 86 1947 4 WEST 1948 4 WEST 1949 4 WEST 1950 4 WEST 1951 4 WEST 1952 4 WEST 1953 4 WEST 1954 4 WEST 。但是截距項(xiàng)不隨時(shí)間變化。 BY YEAR I。如果說(shuō)有設(shè)定錯(cuò)誤的話，還可以考慮一種可能，同時(shí)考慮 FIRME EFFECTS AND TIME EFFECTS。前面幾種模型結(jié)果如下： e39。統(tǒng)計(jì)推斷可能失效 隨機(jī)影響模型： 1 2 3i t i t
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