eviews60在面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)中的實(shí)驗(yàn)操作(編輯修改稿)
2024-09-24 18:26 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ..,D D D 的定義是： 1 , 1 , 2 , . . . , 1 50,i iiD ??? ??如 果 屬 于 第 個(gè) 個(gè) 體 ,其 他 15 個(gè)省級地區(qū)的城鎮(zhèn)人均指出平均占收入 70%。從上面的結(jié)果可以看出北京市居民的自發(fā)性消費(fèi)明顯高于其他地區(qū)。 接下來用 F 統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)是應(yīng)該建立混合回歸模型，還是個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型。 0H ： i??? 。模型中不同個(gè)體的截距相同（真實(shí)模型為混合回歸模型）。 1H ：模型中不同個(gè)體的截距項(xiàng) i? 不同（真實(shí)模型為個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型）。 F 統(tǒng)計(jì)量定義為： ( ) / [ ( 1 ) ( ) ] ( ) / ( 1 )/ ( ) / ( )r u r uuuS S E S S E N T k N T N k S S E S S E NF S S E N T N k S S E N T N k? ? ? ? ? ? ? ??? ? ? ? ? 其中 rSSE 表示約束模型，即混合估計(jì)模型的殘差平方和， uSSE 表示非約束模型，即個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型的殘 差平方和。非約束模型比約束模型多了 1N?個(gè)被估參數(shù)。 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(gè)體固定效應(yīng)回歸模型更合理。 將時(shí)間選擇為固定效應(yīng)。 得到如下輸出結(jié)果： 相應(yīng)的表達(dá)式為： 1 2 7? 2. 6 0. 78 10 5. 9 13 4. 1 .. . 93 .9it itCP I P D D D? ? ? ? ? ? () 2 , 402 884 3R SSE?? 其中虛擬變量 1 2 7, ,...,D D D 的定義是： 1,0,tD ?? ??如 果 屬 于 第 t 個(gè) 截 面 ， t=1996,...,2020其 他 截距項(xiàng)選擇 Random effects（個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)） 得到如下部分輸出結(jié)果： 相應(yīng)的表達(dá)式是： 1 2 1 5? 34 5. 2 0. 72 2. 6 36 7. 0 .. . 10 6. 1it itCP I P D D D? ? ? ? ? ? () 2 , 297 924 6R SSE?? 其中虛擬變量 1 2 15, ,...,D D D 的定義是： 1,0,iD ?? ??如 果 屬 于 第 i 個(gè) 個(gè) 體 ,i=1,2,...,15其 他 接下來利用 Hausman統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)應(yīng)該建立個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)回歸模型還是個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型。 0H ：個(gè)體效應(yīng)與回歸變量（ itIP ）無關(guān)（個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)回歸模型） 1H ：個(gè)體效應(yīng)與回歸變量（ itIP ）相關(guān)（個(gè)體固定效應(yīng)回歸模 型） 分析過程如下： 得到如下檢驗(yàn)結(jié)果： 由檢驗(yàn)輸出結(jié)果的上半部分可以看出， Hausman 統(tǒng)計(jì)量的值是 ，相對應(yīng)的概率是 ，即拒接原假設(shè)，應(yīng)該建立個(gè)體固定效應(yīng)模型。 檢驗(yàn)結(jié)果的下半部分是 Hausman 檢驗(yàn)中間結(jié)果比較。個(gè)體固定效應(yīng)模型對參數(shù)的估計(jì)值為 ，隨機(jī)效應(yīng)模型對參數(shù)的估計(jì)值為 。兩個(gè)參數(shù)的估計(jì)量的分布方差的差為 。 綜上分析， 1996— 2020 年中國東北、華北、華東 15 個(gè)省級地區(qū)的居民家庭人均消費(fèi)和人金收入問題應(yīng)該建立個(gè)體 固定效應(yīng)回歸模型。人均消費(fèi)平均占人均收入的 70%。隨地區(qū)不同，自發(fā)消費(fèi)（截距項(xiàng)）存在顯著性差異。 （ 4）面板單位根檢驗(yàn) 以 cp 序列為例。 首先在工作文件窗口中打開 cp 變量的 15 個(gè)數(shù)據(jù)組。 單位根檢驗(yàn)過程如下： 得到如下檢驗(yàn)結(jié)果： 從上面的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出來， 6 種檢驗(yàn)方法的結(jié)論都認(rèn)為 15 個(gè) cp 序列存在單位根。 選擇 IPS 檢驗(yàn)方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如下： 從上面的結(jié)果可以看出， cp 面板存在單位根，同時(shí)每個(gè)個(gè)體都存在單位根。 2020— 2020年各地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入 X和消費(fèi)指出 Y統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如表 。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。 人均可支配收入和消費(fèi)支出數(shù)據(jù)（單位：元） 2020 2020 2020 2020 2020 2020 地 區(qū) 可支配收入 消費(fèi)支出 可支配收入 消費(fèi)支出 可支配收入 消費(fèi)支出 可支配收入 消費(fèi)支出 可支配收入 消費(fèi)支出 可支配收入 消費(fèi)支出 X Y X Y X Y X Y X Y X Y 全 國 6279.98 4990 6859.58 5301 7702.80 6028 8472.20 6514 9421.61 7180 1049 7948 北 京 1034 8499 1157 8922 1246 10284.60 1388 11123.84 1563 12200.40 1765 13244.20 天 8140.50 6128958.70 6989337.56 7191031
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