eviews面板數(shù)據(jù)分析操作教程之paneldata模型(完整版)
【正文】 業(yè)貧。 因此，例 。Eviews好像沒有在 POOL窗口中提供 Granger causality test，如果想對面板數(shù)據(jù)中的某些合成序列做因果檢驗的話，不妨先導(dǎo)出相關(guān)序列到一個組中(POOL窗口中的 Proc/Make Group)，再來試試因果分析 18一 確定影響形式 固定影響 隨機(jī)影響二 確定模型形式 形式一 形式二 形式三三 估計方法說明四 一二三確定后就可以進(jìn)行模型最終的設(shè)定與估計（略：自已去完成）回歸模型 19一 確定影響形式 請點(diǎn) ： 說 明 請點(diǎn)： 軟件操作20一 確定影響形式說明◎ 方法 Hausman檢驗 ◎ 原：應(yīng)建立隨機(jī)效應(yīng)模型◎ 步驟 首先 ： 建立隨機(jī)效應(yīng)回歸 其次： 用 Hausman檢驗該模型是否是隨機(jī)效應(yīng)模型21 一 確定影響形式軟件操作第一步： 建立建立隨機(jī)效應(yīng)回歸◎ POOL/ESTIMATE如右窗口點(diǎn)確定結(jié)果請點(diǎn) 結(jié)果 此處選random由于自變量前系數(shù)不變，所以自變量填寫在此處 22第二步： Hausman檢驗 原假設(shè)： 應(yīng)建立隨機(jī)效應(yīng)模型在軟件的上一步分析的結(jié)果窗口（見左圖）進(jìn)行如下操作：◎ View/◎ Fixed/Random Effects Testing/◎ Correlated Random Effects Hausman Test請點(diǎn) 結(jié)果23中部地區(qū)模型的 Hausman Test結(jié)果： 由（ ）式構(gòu)造的中部地區(qū)模型的 Hausman Test統(tǒng)計量（ W） 是 ， p值是 ，接受原假設(shè) :隨機(jī)影響模隨機(jī)影響模型中個體影響與解釋變量不相關(guān)型中個體影響與解釋變量不相關(guān) ，結(jié)論： 可以將模型設(shè)定為 隨機(jī)模型。只有此處小于,說明除此法外都認(rèn)為非平穩(wěn)8 例 I?的一階差分變量的所有方法的單位根檢驗結(jié)果 : 各種方法的結(jié)果都拒絕原假設(shè)，所以可以得出結(jié)論： I?是 I(1)的。備注： ADF檢驗是通過三個模型來完成，首先從含有截距和趨勢項的模型開始，再檢驗只含截距項的模型，最后檢驗二者都不含的模型。圖圖 面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗的對話框面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗的對話框協(xié)整檢驗操作14Pedroni檢驗 ：原假設(shè)：無協(xié)整關(guān)系此欄目下 P值均小于 存在協(xié)整關(guān)系此欄目下 P值均兩個小于 存在協(xié)整關(guān)系一個大于 ，不支持協(xié)整15表表 Kao檢驗和檢驗和 Pedroni檢驗結(jié)果檢驗結(jié)果 (滯后階數(shù)由滯后階數(shù)由 SIC準(zhǔn)則確定準(zhǔn)則確定 )檢驗方法 檢驗假設(shè) 統(tǒng)計量名 統(tǒng)計量值（ P值）Kao檢驗 H0： ? = 1 ADF （ ） *Pedroni檢驗 H0： ? = 1 H1 ： (?i = ?) 1 Panel vStatistic （ ） *Panel rhoStatistic （ ） *Panel PPStatistic （ ） *Panel ADFStatistic （ ） * H0： ? = 1 H1 ： (?i = ?) 1GrouprhoStatistic （ ）Group PPStatistic （ ） *Group ADFStatistic （ ） *除此項外均支持協(xié)整16表表 Johansen面板協(xié)整檢驗結(jié)果面板協(xié)整檢驗結(jié)果 (選擇序列有確定性趨勢而協(xié)整方程只有截距的情況選擇序列有確定性趨勢而協(xié)整方程只有截距的情況 )原假設(shè) Fisher聯(lián)合跡統(tǒng)計量 (p值 ) Fisher聯(lián)合 ?max統(tǒng)計量 (p值 )0個協(xié)整向量 ()* ()*至少 1個協(xié)整向量 () () 注：加
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