面板数据模型优秀PPT.ppt

面板数据模型图图图图6 6 图图图图7 7FileFile：panel02cpanel02c用原用原变变量建模量建模还还是用是用对对数数变变量建模量建模?图8图9(1)建立年度频率文件建立年度频率文件面板数据EVIEWS输入（2）建立合成数据库）建立合成数据库（pool）对象）对象 在打开工作文件窗口的基础上，点击主功能菜单中的Objects键，选New Object功能，从而打开New Object（新对象）选择窗在Type of Object选择区选择Pool（混合数据库），在Name of Object选择区命名CS（初始显示为Untitled），点击OK，从而打开Pool对象说明窗口。在窗口中输入15个地区标识AH（安徽）、BJ（北京）、ZJ（浙江）。（3）定义序列名并输入数据）定义序列名并输入数据 在新建立的Pool（混合数据）窗口的工具栏中点击Sheet键，从而打开Series List（列出序列名）窗口，定义时间序列变量CP?和IP?，如下图。点击OK键，从而打开Pool（混合数据库）窗口，输入数据，输入完成后的情形见图。图11.3.3 序列列表对话框 图 序列的堆栈形式数据表 从结果看，北京、上海、浙江是自发消费（消费函数截距）最大的3个地区。3.面板数据模型估计方法面板数据模型估计方法混合最小二乘（混合最小二乘（Pooled OLS）估计）估计 （适用于混合模型）（适用于混合模型）平均数（平均数（between）OLS估计估计 （适用于混合模型和个体随机效应模型）（适用于混合模型和个体随机效应模型）离差变换（离差变换（within）OLS估计估计 （适用于个体固定效应回来模型）（适用于个体固定效应回来模型）一阶差分（一阶差分（first difference）OLS估计估计 （适用于个体固定效应模型）（适用于个体固定效应模型）可行可行GLS（feasible GLS）估计）估计 （适用于随机效应模型）（适用于随机效应模型）方差分析方差分析混合模型与个体固定效应模型比较，应当建立个体固定效应模型。混合模型与个体固定效应模型比较，应当建立个体固定效应模型。4 4面板数据模型检验与设定方法面板数据模型检验与设定方法 4.4 Hausman检验检验原假设与备择假设是原假设与备择假设是H0:个体效应与回来变量无关（个体随机效应回来模型）个体效应与回来变量无关（个体随机效应回来模型）H1:个体效应与回来变量相关（个体固定效应回来模型）个体效应与回来变量相关（个体固定效应回来模型）个体随机效应模型与个体固定效应模型比较，应当建立个体固定效应模型。个体随机效应模型与个体固定效应模型比较，应当建立个体固定效应模型。6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 LLC检验是左单端检验检验是左单端检验，因为，因为LLC=4.28-1.65，所以存在单位根。，所以存在单位根。6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 6.3 IPS（Im-Pesaran-Shin）检验（）检验（1997,2002）（适用于不同根（适用于不同根（common root）情形）情形）IPS检验是左单端检验检验是左单端检验，因为，因为IPS=5.15-1.65，所以存在单位根。，所以存在单位根。6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 6.4 MW（Maddala-Wu）检验（）检验（1997），又称），又称Fisher-ADF检验。（适用于不同根情形）检验。（适用于不同根情形）IPS检验和检验和LL检验的缺陷是只适用于平衡面板数据，为解决此问题，检验的缺陷是只适用于平衡面板数据，为解决此问题，Maddala-Wu（1997）提出了组合）提出了组合pi值检验。其中值检验。其中pi表示表示ADF检验的显著性水平。检验的显著性水平。6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 7面板数据模型的面板数据模型的协协整整检验检验1.Pedroni检验包括4个统计量，7个检验方法其中5个检验拒绝原假设（无协整关系）7面板面板数据模型数据模型的协整检验的协整检验面板数据输入其次类方法建立面板数据类文件面板数据型工作文件（面板数据型工作文件（面板数据型工作文件（面板数据型工作文件（panelpanelpanelpanel）的估计窗口）的估计窗口）的估计窗口）的估计窗口