面板数据模型-Eviews实现

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1、1经典线性计量经济学模型在分析时只利用了面板数据中的某些二维数据信息，例如使用若干经济指标的时间序列建模或利用横截面数据建模。然而，在实际经济分析中，这种仅利用二维信息的模型在很多时候往往不能满足人们分析问题的需要。例如，在生产函数分析中，仅利用横截面数据只能对规模经济进行分析，仅利用混有规模经济和技术革新信息的时间序列数据只有在假设规模收益不变的条件下才能实现技术革新的分析，而利用面板数据可以同时分析企业的规模经济（选择同一时期的不同规模的企业数据作为样本观测值）和技术革新（选择同一企业的不同时期的数据作为样本观测值），可以实现规模经济和技术革新的综合

2、分析。2面板数据含有横截面、时期和变量三维信息，利用面板数据模型可以构造和检验比以往单独使用横截面数据或时间序列数据更为真实的行为方程，可以进行更加深入的分析。正是基于实际经济分析的需要，作为非经典计量经济学问题，同时利用横截面和时间序列数据的模型已经成为近年来计量经济学理论方法的重要发展之一。34567对截面成员的识别名称没有特别要求，但必须能使用这些识别名称建立合法的EViews序列名称。此处推荐在每个识别名中使用“_”字符，它不是必须的，但把它作为序列名的一部分，可以很容易找到识别名称。8910111213确认后EViews会打开新建序列的堆积式数

3、据表。我们看到的是按截面成员堆积的序列，Pool序列名在每列表头，截面成员/年代识别符标识每行：14Pool数据排列成堆积形式，一个变量的所有数据放在一起，和其他变量的数据分开。大多数情况下，不同截面成员的数据从上到下依次堆积，每一列代表一个变量：15我们称上表数据是以截面成员堆积的，单击Order+/-实现堆积方式转换，也可以按日期堆积数据：每一列代表一个变量，每一列内数据都是按年排列的。如果数据按年排列，要确保各年内截面成员的排列顺序要一致。1617(3)打开Pool序列的堆积式数据表。需要的话还可以单击Order+/-按钮进行按截面成员堆积和按日期

4、堆积之间的转换。(4)单击Edit+/-按钮打开数据编辑模式输入数据。如果有一个Pool包含识别名_CM，_CH，_GE，_WE，_US，通过输入：I?M?K?，指示EViews来创建如下序列：I_CM，I_CH，I_GE，I_WE，I_US；M_CM，M_CH，M_GE，M_WE，M_US；K_CM，K_CH，K_GE，K_WE，K_US：181920通过附录A的学习，大家对这个对话框应该比较熟悉，填写说明如下：注明Pool序列是按行还是按列排列，数据是按截面成员堆积还是按日期堆积。在编辑框输入序列的名称。这些序列名应该是普通序列名或者是Pool名。填

5、入样本信息，起始格位置和表单名（可选项）。如果输入序列用Pool序列名，EViews会用截面成员识别名创建和命名序列。如果用普通序列名，EViews会创建单个序列。EViews会使用样本信息读入文件到说明变量中。如果输入的是普通序列名，EViews会把多个数据值输入到序列中，直到从文件中读入的最后一组数据。212223在编辑框内输入计算描述统计量的序列。EViews可以计算序列的平均值，中位数，最小值，最大值，标准差，偏度，峰度，和Jarque-Bera统计量。下一步选择样本选项：24（1）Individual（单独的）:利用所有的有效观测值。即使某一变

6、量的观测值是针对某一截面成员的，也计算在内。（2）Common（截面共同的）:使用的有效观测值必须是某一截面成员的数据，在同一期对所有变量都有数值。而不管同期其他截面成员的变量是否有值。（3）Balanced（平衡的）:使用的有效观测值必须是对所有截面成员，所有变量在同一期都有数值。252627(2)可联合使用PoolGenr和Genr生成新的变量。例如，要生成一个虚拟变量，在美国钢铁（US）时取1，其他企业时取0，先选择PoolGenr，然后输入：dum?=0，从而初始化所有虚拟变量序列为0。然后，把US值设置为1，在主菜单选择Genr，然后输入：du

7、m_US=1。28(3)还可以利用数据的内在循环特性进行给定时期的截面成员间的计算。例如，建立一普通序列IS，在主菜单选择Genr，然后输入：IS=0，即初始值设为0，然后选PoolGenr并输入：IS=IS+I?相当于对普通序列从Genr输入下列计算：IS=I_GM+I_CH+I_GE+I_WE+I_US这个例子用来说明内在循环这个概念。2930yxβuititititit3132yxβuiiiii其中：yi是T1维被解释变量向量，xi是Tk维解释变量矩阵，yi和xi的各分量是截面成员的经济指标时间序列，例如若截面成员代表各不同地

8、区，则yi和xi代表i地区的消费和收入、物价等指标的经济时间序列。截距项i和k