eviews面板數(shù)據(jù)模型估計-wenkub.com
2025-05-06 13:41 本頁面
【正文】 人均消費平均占人均收入的 70%。 ? 檢驗結果的下半部分是 Hausman檢驗中間結果比較。但是正交性并不影響個體固定效應模型系數(shù)的估計量 ? 的性質，于是可以通過檢驗模型誤差項與解釋變量的正交性來解決面板數(shù)據(jù)回歸模型設定問題。其Eviews實現(xiàn)見下圖。非約束模型比約束模型多了 N1個被估參數(shù)。 ? ： 。 第四步，根據(jù)計算出來的結果查 F值分布表。計算出結果。非約束模型比約束模型多了 N–1個被估參數(shù)。 相對于混合估計模型來說，是否有必要建立個體固定效應模型可以通過 F檢驗來完成。 1 2 1 5? 51 5. 6 0. 70 36 .3 53 7. 6 .. . 19 8. 6it itCP I P D D D? ? ? ? ? ?1 2 1 5, , ...,D D D2 9 , 22 70 38 6rR SS E??1 , 1 , 2 , . . . , 1 50,iiiD??? ??如 果 屬 于 第 個 個 體 ,其 他 固定效應模型分為三種：個體固定效應模型、時點固定效應模型和個體時點固定效應模型。 EViwes估計方法： 在 EViwes的 Pooled Estimation對話框中的Crosssecti下拉菜單中選中 Fixed。要用模型進行模擬，點 proc\Make Model，在出來的窗口中點 Solve。 1Ki t i t k k i t i tkyu??? ? ?? β x二、面板數(shù)據(jù)模型形式設定檢驗 如果從時間上看 ， 不同個體之間不存在顯著性差異；從截面上看 ， 不同截面之間也不存在顯著性差異 ， 那么就可以直接把面板數(shù)據(jù)混合在一起用普通最小二乘法 （ OLS） 估計參數(shù) 。 (2) Crosssection specific:—— 此欄中輸入的變量對 Pool中每個截面成員的系數(shù)不同 。 Period（ 時點效應）有三個選項，分別表示無、有固定和有隨機時點效應。 大多數(shù)情況下，不同截面成員的數(shù)據(jù)從上到下依次堆積，每一列代表一個變量 ,每一列內數(shù)據(jù)都是按年排列的。 在 Pool中使用序列的關鍵是序列命名：使用基本名和截面識別名稱組合命名。面板數(shù)據(jù)（ panel data）也稱時間序列截面數(shù)據(jù)（ time series and cross section data）或混合數(shù)據(jù)（ pool data）。面板數(shù)據(jù)是同時在時間和截面空間上取得的二維數(shù)據(jù)。截面識別名稱可以放在序列名中的任意位置，只要保持一致即可 (2) Pool序列命名 (3)Pool序列概念 一個 Pool序列實際就是一組序列 , 序列名是由基本名和所有截面識別名構成的。如果數(shù)據(jù)按年排列，要確保各年內截面成員的排列順序要一致。 Weights有五個選項，分別表示無加權、個體的 GLS法、個體 SUR法、時點 GLS法和時點 SUR法。 EViews會對每
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