Eviews面板数据之固定效应模型.docx
- 文档编号:10540132
- 上传时间:2023-05-26
- 格式:DOCX
- 页数:25
- 大小:294.08KB
Eviews面板数据之固定效应模型.docx
《Eviews面板数据之固定效应模型.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《Eviews面板数据之固定效应模型.docx(25页珍藏版)》请在冰点文库上搜索。
Eviews面板数据之固定效应模型
Eviews面板数据之固定效应模型
在面板数据线性回归模型中,如果对于不同的截面或不同的时间序列,只是
模型的截距项是不同的,而模型的斜率系数是相同的,则称此模型为固定效应模型。
固定效应模型分为三类:
i•个体固定效应模型
个体固定效应模型是对于不同的纵剖面时间序列(个体)只有截距项不同的模型:
K
yitikXkitUit
(1)
k2
从时间和个体上看,面板数据回归模型的解释变量对被解释变量的边际影响均是相同的,而且除模型的解释变量之外,影响被解释变量的其他所有(未包括在回归模型或不可观测的)确定性变量的效应只是随个体变化而不随时间变化时。
检验:
采用无约束模型和有约束模型的回归残差平方和之比构造F统计量,
以检验设定个体固定效应模型的合理性。
F模型的零假设:
H0:
123N10
(RRSSURSS)
FURSS丄丄:
F(N1,N(T1)K1)
/(NTNK1)
RRSS是有约束模型(即混合数据回归模型)的残差平方和,URSS是无约束
模型ANCOVA古计的残差平方和或者LSDV估计的残差平方和。
实践:
一、数据:
已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费(cp,不变价格)和人均收入(ip,不变价格)居民,利用数据
(1)建立面板数据(paneldata)工作文件;
(2)定义序列名并输入数据;(3)估计选择面板模型;(4)面板单位根检验。
年人均消费(consume)和人均收入
(income)数据以及消费者价格指数(p)分别见表1,2和3。
表11996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费(元)数据
人均消费
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
CONSUMEAH
CONSUMEBJ
CONSUMEFJ
CONSUMEHB
CONSUMEHLJ
CONSUMEJL
CONSUMEJS
CONSUMEJX
CONSUMELN
CONSUMENMG
CONSUMESD
5022
CONSUMESH
10464
CONSUMESX
CONSUMETJ
CONSUMEZJ
表21996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入(元)数据
人均收入
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
INCOMEAH
INCOMEBJ
INCOMEFJ
INCOMEHB
INCOMEHLJ
INCOMEJL
4810
INCOMEJS
INCOMEJX
INCOMELN
INCOMENMG
6051
INCOMESD
INCOMESH
INCOMESX
INCOMETJ
INCOMEZJ
表31996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的消费者物价指数
物价指数
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
PAH
100
99
PBJ
PFJ
PHB
99
PHLJ
PJL
98
PJS
PJX
102
101
PLN
100
PNMG
PSD
PSH
100
100
PSX
PTJ
109
PZJ
101
二、1•输入操作:
步骤:
(1)FileNewWorkfile
□
FileEditObject
fi*PracQuickOptfans
Add-insWindow
Help
New
►
Wkfile...
Ctri亠忡
O.pen
►
.Database...
Save
Ctrl沾
Program
SaveAj,h.
ledFile
£lose
Jmpart
k
步骤:
(2)StartdateEnddateOK
步骤:
(3)ObjectNewObject
HWorkfile:
(jnj
Rdiitje.199G□ample.199G®"e-0rasin
NewObject
T/r*ntobject
Foc
poolmodel
-BX
Hnr[代mplpI
Filter:
*
Cancel
<>•Untitled
步骤:
(5)输入所有序列名称
回Pool;POOLMODELWorkfile;UNT|TLED:
:
Untitled\-口
Vie^|ProcObject|PrintName|FreezeEstimateDefinePoolGenrSheetCrossSacticnIdantifi«rs:
ttnteridanti£iarsIbalowthi£
AH
BJ
FJ
HB
HU
」L
JS
JX
Lri
NMG
&D
SH
sx
TJ
ZJ
步骤:
(6)定义各变量点击sheet—输入consumeincomep
EPool:
POOLMODELWorkfile;ENTITLED:
;Untitled\一曰sc
VicvvProcObjectPrint|Freezej[EstimateDefine|PoolGenr|Sheet
SeriesListx
Listofordinaryar>dpiol[specified莎th?
)serie?
consmne?
Income?
p?
CrossSsrtionIdsnti
AM
BJ
FJ
HB
HU
」l_
JS
JX
LN
OK匚dntel
NMG
SD
SH
SX
TJ
ZJ
步骤:
(7)将表1、2、3中的数据复制到Eviews中
obs
CONSUME?
INCOME?
P?
obs
CONSUME?
INCOME?
p?
n
AH-1996
3607430
4512770
1099000
AH-1997
3693.550
4599.270
101.3000
AH-1958
3777.410
4770470
1000000
AH-7999
3901.810
5064-.600
97.80000
AH-20CO
4232980
5293.550
1007000
AK-20C1
4517660
5568.300
100.5000
AJH-2002
4736.520
6032400
99.00000
0J-1996
5729520
7332010
1116000
0J-1997
6531010
7813.160
105.3000
BJ-1993
6670.030
8471.900
102.4000H
BJ-1999
7499.480
9182760
1006000
0J-2OOO
0493490
1034969
1035000
2•估计操作:
步骤:
(1)点击poolmodelEstimate
k.J£j.v4■*-■timlihi1iA.&■上■1/*Xv^tl.lhl.AXJi豆・J
AH
灯
rm
HUJL
JSJXUf
NMGSD兰H
TJ~
W了
SpccjAestion
E^epe-i'bder-bt“akaBhe
"UVaghtc.^
FiAtlmAU^rifikittlc射叱[/■
Mu*thcidlLt-L0i>cl冬qubA#畤—(丄口己AR.>
SampHc:
IMSZ002
c|口
CsIfimcoS^mpVv
对话框说明
Dependentvariable:
被解释变量;Common:
系数相同部分
Cross-sectionspecific:
截面系数不同部分
步骤:
(2)将截距项选择区选Fixedeffects(固定效应)
Cross-section:
Fixed
Speaficadon
Options
DEiMiMenWbjlah亡
consumt?
Rag;KsorsandARQterms
Ccmmoincoefflcfents!
cincome?
Estarraiiortnietiadl(JJ
FixedandRardcmEffects
Period:
Period:
CrosD-Eec^ion:
Cnoss-^ectionspecificcoefficients:
Periodspecificcoefficients!
Weights;Noweights
-EstvnallQn;ctiir»g5iys
MethodL£-Le-a&tSquare-e(andAR)
Sample:
1&9&£002
IiBalarc«
Sample
得到如下输出结果:
模型
Dependentvariable:
CONSUME?
MethodPooledLeastSquares
Date:
07/16/14Time:
11:
06
Sample:
19952002
Includedobservations:
"
Cross-sectionsInducted:
15
Totalpoolc&alanced)obsedations:
105
Variable
Coefficient
StdError
^Statistic
Prob
C
50&5049
9964504
6&39263
0.0000
INCOME?
0.&9S232
0.013050
4954562
0.0000
FijcedEffaas{Cross)
AH-C
-5323597
BJ-C
592.4397
FJ-C
■4176884
HB-C
HU-C
-19Z03M
JL-C
0.49391&
JS-C
-36
JX-C
-341.5000
LN-C
BS76902
MMG-C
-230J340
SD-C
-140.3215
SH-C
327.10&0
ex-c
-95.mao
TJ-C
6143642
ZJ~C
230.1S80
匚他cteSpeeificatjon
Crcss-^ectionfixedummyvsrisblesj
R-squared
0992490
M&andependentvar
4981.017
AdjJSrt&dR^squared
0.99122S
SDdependentvar
1700.995
S.E.ofregr&ssiori
159.3416
Akaik«infocriterion
1311944
Sumisquaredresid
2250742
Schwarrcriterion
13.523B5
Loglikelihood
-S72L7706
Hannan-Duinncritef.
1328332
F-statistic
784.1521
Durbin-Watsonstat
1.624146
Probt'F-statistic}
0.000000
接下来用F统计量检验是应该建立混合回归模型,还是个体固定效应回归
H0:
i
。
模型中不同个体的截距相同(真实模型为混合回归模型)。
Hi:
模型中不同个体的截距项i不同(真实模型为个体固定效应回归模型)
对模型进行检验:
(RRSSURSS)(4965275-2259743)
Fc.05(14,90)=18023
山丄=◎=769
URSS2259743
/(NTNK1)丿90
所以推翻原假设,建立个体固定效应回归模型更合理
RRS敢法请参见Eview面板数据之混合回归模型
相应的表达式为:
Consumeit596.500.69Incomeit53.23D1592.44D2...230.16D15
R20.99,SSEr2259743
其中虚拟变量D1,D2,...,D15的定义是:
1,如果属于第i个个体,i1,2,...,15
0,其他
15个省级地区的城镇人均指出平均占收入%。
从上面的结果可以看出北京市居民的自发性消费明显高于其他地区。
2.时点固定效应模型
时点固定效应模型就是对于不同的截面(时点)有不同截距的模型。
如果确知对于不同的截面,模型的截距显著不同,但是对于不同的时间序列(个体)截距是相同的,那么应该建立时点固定效应模型:
K
yittkxkituit
(2)
k2
时点固定效应模型与个体固定效应模型的操作区别在于步骤
(2),将时间项选择
区选Period:
Fixed(时间固定效应)
PocltstirratiGn
CfcwspecificcoefWe严亂
H.€CTEmT3and啦STTnc-unra
CommonEoeffiu#nt&:
cinrc*meT
兀rkdi弓|3-ECifa
丸二
得到如下结果:
Depwdent^3rnahie:
CONSUL
DSK0托2佃4nme;ii;os
Samrile-2002
Indudtea口陌pmafllcm歐7
cross-ae-cnoris^CJydedr15
Tola)podnbser^Dn^105
旳natjl=
Ooefficient
314EnarrStartle
Prob.
c
2.63D225
&&t-6J82O.DJ83fi2
a.a^at
IMCCME1
nr聊则
ooiowj7?
q轉北
DMOtl
f站7曰iP&rtocI:
1
19S6-C
「ad麵
1997-C
137.5004
WG
53.3361^
199»-C
-3B54137
-9.04500J
20Q1-C
-160D264
MD2-C
-9774903
£Ifecls占眩方俺创mon
Pt:
nc^lixsfljduniTLrvais
Rsquarfi-d
C.S6M39
MijanditunaG'ba
4981or
临川盲怕|1尺-和||弓喘仃
0W5460
fn庶肚口曲“匚丽
1700385
S.E.cfregrEssicn
205.1087
Akaiksinrfamleiion
115EE09
Sum£qu3f53resia
4uudqg.
unzrar:
irrtenc*i
UL76C30
Logli^diihci&di
-7037997
HanMn^ui^ncriter
13.84003
FGlflttliC
1007948
DurbtnAvainnstat
D.7869Q5
Prnr--=ifin甘
O.OO-DODO
接下来用F统计量检验是应该建立混合回归模型,还是个体固定效应回归模型。
Ho:
i。
模型中不同个体的截距相同(真实模型为混合回归模型)
Hi:
模型中不同个体的截距项t不同(真实模型为时间固定效应回归模型)对模型进行检验:
所以推翻原假设,可以建立时点固定效应回归模型
RRS敢法请参见Eview面板数据之混合回归模型
相应的表达式为:
Consumet2.60.78IRt1140137.5D2...97.7D?
2
R0.986,SSE4080749
其中虚拟变量d1,d2,...,d7的定义是:
1,如果属于第t个截面,t=1996,...,2002
0,其他
3•时点个体固定效应模型
时点个体固定效应模型就是对于不同的截面(时点)、不同的时间序列(个
体)都有不同截距模型。
如果确知对于不同的截面、不同的时间序列(个体)模型的截距都显著地不相同,那么应该建立时点个体固定效应模型:
K
yitttkxkituit(3)
k2
时点固定效应模型与个体固定效应模型的操作区别在于步骤
(2),将截距项选择区域:
Cross-section:
fixed(个体固定效应),时间项选择区选Period:
Fixed(时间固定效应)
PoolEstimation
fica^oTi
Options
Dependentvariant
RjeoressoraandARCterms^
consumt?
Commonccefficfents:
cincome?
FixedjndRandcmEjects
P^ri-od!
Cro^s-5ectioni:
Crosi-sectionspecificcoefficients:
PenodspecificcotffiLientS!
Weights:
No^tights
EsnmaCiDnsenrngs■甘=
MethodLS-Square?
(andAR)
Balarce
Sample
SanipI?
;199^ai?
O£
得到结果如下:
DependentVariable:
CONSUME
Method:
PooledLeastSquares
Date:
07/21/14Time:
15:
44
Sample:
19962002
Includedobservations:
7
Totalpool(balanced)observations:
105
Variable
Coefficient
Std.Errort-Statistic
Prob.
C
INCOME
FixedEffects(Cross)
AH--C
BJ--C
FJ--C
HB--C
HLJ--C
JL--C
JS--C
JX--C
LN--C
NMG--C
SD--C
SH--C
SX--C
TJ--C
ZJ--C
FixedEffects(Period)
1996--C
1997--C
1998--C
2000--C
2001--C
2002--C
EffectsSpecification
Cross-sectionfixed(dummyvariables)
Periodfixed(dummyvariables)
R-squared
AdjustedR-squared.ofregression
Sumsquaredresid
Loglikelihood
Meandependentvar
.dependentvar
Akaikeinfocriterion
2022652.Schwarzcriterion
Hannan-Quinncriter.
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
接下来用F统计量检验是应该建立混合回归模型,还是个体固定效应回归模型。
Ho:
1=2=
对模型进行检验:
(RRSSURSS)(4965275-2022652)
(TN2)=22-2=5.83
URSS2022652
(NTTNK1)83
F°.05(20,83)=17
所以推翻原假设,可以建立个体时点固定效应回归模型
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- Eviews 面板 数据 固定 效应 模型