应用eviews进行面板数据分析.pptx
第1页/共103页第2页/共103页第3页/共103页图6 图7第4页/共103页FileFile：panel02cpanel02c用原变量建模还是用对数变量建模?第5页/共103页第6页/共103页第7页/共103页第8页/共103页第9页/共103页第10页/共103页第11页/共103页从结果看，北京、上海、浙江是自发消费（消费函数截距）最大的3个地区。第12页/共103页第13页/共103页第14页/共103页第15页/共103页第16页/共103页第17页/共103页第18页/共103页第19页/共103页第20页/共103页动态模型 y=.8y(-1)+v，样本容量分别为T=20，50，100时，各模拟2万次第21页/共103页3.面板数据模型估计方面板数据模型估计方法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归模型）（适用于个体固定效应回归模型）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）第22页/共103页第23页/共103页第24页/共103页第25页/共103页方差分析第26页/共103页第27页/共103页第28页/共103页第29页/共103页第30页/共103页第31页/共103页第32页/共103页第33页/共103页第34页/共103页 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:个体效应与回归变量无关（个体随机效应回归模型）个体效应与回归变量无关（个体随机效应回归模型）H1:个体效应与回归变量相关（个体固定效应回归模型）个体效应与回归变量相关（个体固定效应回归模型）第35页/共103页 人均消费对收入的面板数据散点图人均消费对收入的面板数据散点图 对数的人均消费对收入的面板数据散对数的人均消费对收入的面板数据散点图点图 5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 案例案例1（file:5panel02）：）：1996-2002年中国东北、华北、华东年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民个省级地区的居民家庭固定价格的人均消费（家庭固定价格的人均消费（CP）和人均收入（）和人均收入（IP）数据见）数据见file:panel02。数据是。数据是7年的，每一年都有年的，每一年都有15个数据，共个数据，共105组观测值。组观测值。第36页/共103页5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 个体固定效应模型估计结果如下：个体固定效应模型估计结果如下：LnCPit=0.6878+0.8925 LnIPit+it (5.4)(60.6)R2=0.99,DW=1.5第37页/共103页5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 混合模型与个体固定效应模型比较，应该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，应该建立个体固定效应模型。第38页/共103页5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 个体随机效应模型与个体固定效应模型比较，应该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，应该建立个体固定效应模型。第39页/共103页第40页/共103页拟合的个体回归直线第41页/共103页第42页/共103页第43页/共103页第44页/共103页第45页/共103页第46页/共103页例3:加入人力资本的生产函数研究加入人力资本的生产函数研究 人均产出人均产出 y 对对人均人均资本资本 K 的面板数据的面板数据散点图散点图 对数形式人均产对数形式人均产出出 Lny 对对人均资人均资本本 LnK 的面板的面板数据散点图数据散点图 5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 （File：5panel04）（File：5panel04a）第47页/共103页5面板数据建模案例分析面板数据建模案例分析 例3:加入人力资本的生产函数研究加入人力资本的生产函数研究 人均产出人均产出 Lny 对对人人均受教育时间均受教育时间 edu 的面板数据散点图的面板数据散点图 对数形式人均产出对数形式人均产出Lny 对对人均受教育人均受教育时间时间 edu 的面板数的面板数据散点图据散点图 结合图形分析，建立如下计量模型结合图形分析，建立如下计量模型:（File：5panel04）（File：5panel04a）第48页/共103页第49页/共103页第50页/共103页第51页/共103页第52页/共103页第53页/共103页第54页/共103页第55页/共103页第56页/共103页.第57页/共103页第58页/共103页第59页/共103页第60页/共103页第61页/共103页第62页/共103页第63页/共103页第64页/共103页第65页/共103页第66页/共103页第67页/共103页第68页/共103页1Quah检验（1990）2LL（Levin-Lin）检验（1992）3LLC（Levin-Lin-Chu）检验（2002）4Breitung检验（2002）5Hadri检验6Abuaf-Jorion检验（1990），Jorion-Sweeney检验（1996）7Bai-Ng检验（2001），Moon-Perron检验（2002）8IPS（Im-Pesaran-Shin）检验（1997,2002）6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 第69页/共103页6面板数据的单位根检验面板数据的单位根检验 第70页/共103页第71页/共103页第72页/共103页LLC检验是左单端检验检验是左单端检验，因为，因为LLC=9.7 -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 第73页/共103页6.3 IPS（Im-Pesaran-Shin）检验（1997,2002）（适用于不同根（common root）情形）IPS检验是左单端检验检验是左单端检验，因为，因为IPS=6.5 -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 第74页/共103页6.4 MW（Maddala-Wu）检验（）检验（1997），又称），又称Fisher-ADF检验。（适用于不同检验。（适用于不同根情形）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 第75页/共103页第76页/共103页7面板数据模型的协整检验第77页/共103页第78页/共103页7面板数据模型的协整检验第79页/共103页7面板数据模型的协整检验第80页/共103页第81页/共103页第82页/共103页第83页/共103页第84页/共103页第85页/共103页第86页/共103页第87页/共103页第88页/共103页第89页/共103页第90页/共103页第91页/共103页第92页/共103页第93页/共103页第94页/共103页第95页/共103页第96页/共103页第97页/共103页第98页/共103页第99页/共103页面板数据型工作文件（panel）的估计窗口第100页/共103页面板数据型工作文件（面板数据型工作文件（PoolPool）画图）画图 混合数据型工作文件（混合数据型工作文件（panelpanel）画图）画图第101页/共103页谢谢.第102页/共103页感谢您的观看！第103页/共103页
