eviews处理面板数据操作步骤分析.pptx

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1、1第一步第一步 录入数据录入数据 一一 请点请点 实例数据实例数据二二 请点请点 录入数据软件操作录入数据软件操作第1页/共37页2实例数据实例数据录入企业投资需求模型数据：录入企业投资需求模型数据：五家企业和三个变量的20个年度（1935-1954年）观测值的时间序列（数据略）（数据略）5家企业：3个变量：GM：通用汽车公司 I：总投资 CH：克莱斯勒公司 M：前一年企业的市场价值 GE：通用电器公司 （反映企业的预期利润）WE：西屋公司 K：前一年末工厂存货和设备的价值 US：美国钢铁公司 （反映企业必要重置投资期望值）第2页/共37页3录入录入录入录入 数据软件操作数据软件操作数据软件操

2、作数据软件操作（）（）（）（）方式一方式一方式一方式一 File/New/Workfile Workfile structure type：Dated-regular frequencyDated-regular frequency Start date 1935 End date 1954 OK Objects/New Object：Type of Object pool OKCross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _USView/Spreadsheet View：i?m?k?方式二方式二方式二方式二（方式是否正确，有待（方式是否正确，有待（方式是

3、否正确，有待（方式是否正确，有待考证）考证）考证）考证）File/New/Workfile Workfile structure type：Balanced Panel Start date 1935 End date 1954 Number of cross 1 OKCross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _USView/Spreadsheet View：i?m?k?第3页/共37页4第二步 分析数据的平稳性（单位根检验）请点请点 说明说明请点请点 软件操作软件操作结果结果 点检验结果点检验结果1 结果结果2第4页/共37页5分析数据的平稳性（单位

4、根检验）说明 注：所有序列者要检验 原：不稳定原：不稳定（Hadri 除外，Hadri 中 原：稳定）目的：防止虚假回归或伪回归方法：相同根下：LLC、Breintung、Hadri 不同根下：IPS、ADF-Fisher 和PP-Fisher5模式：三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无（对面板序列绘制时序图做出模式选择）。秩序：水平（level）、一阶差分、二阶甚至高阶差分直至序列平稳为止。备注：ADF检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。并且认为，只有三个模型的检验结果都不能拒绝原假设时，我们才认为时间序

5、列是非平稳的，而只要其中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可认为时间序列是平稳的。第5页/共37页6分析数据的平稳性软 件 操 作 在Pool对象，View/Unit Root Test，输入相应的Pool序列名填写模式，先做序列图再选择 填写秩序 选择检验方法 填写序列名 右边所有栏目软件 自动填写无需更改第6页/共37页7 例中例中I?的水平变量的所有方法的单位根检验结果的水平变量的所有方法的单位根检验结果:各种方法的结果各种方法的结果(除除Breitung检验检验 外外)都接受原假设，都接受原假设，I?存在单位根，是存在单位根，是非平稳的。非平稳的。只有此处小于0.05,说明除此法外都

6、认为非平稳第7页/共37页8 例中例中I?的一阶差分变量的所有方法的单位根检验结果的一阶差分变量的所有方法的单位根检验结果:各种方法的结果都拒绝原假设，所以可以得出结论：各种方法的结果都拒绝原假设，所以可以得出结论：I?是是I(1)的。的。所有P值均小于，说明平稳第8页/共37页9第三步 平稳性检验后分析路径选择平稳性检验后若：平稳性检验后若：变量之间是非同阶单整 请点请点 思路一思路一 序列变换序列变换变量之间是同阶单整 请点请点 思路二思路二 协整检验协整检验第9页/共37页10思路一：变量之间是非同阶单整：序列变换变量之间是非同阶单整的指即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，此时不能

7、进行协整检验与直接对原序列进行回归。对序列进行差分或取对数使之变成同阶序列 若变换序列后均为平稳序列可用变换后的序列直接进行回归 若变换序列后均为同阶非平稳序列，则请点 思路二第10页/共37页11思路二 变量之间是同阶单整：协整检验 请点协整检验说明 请点 软件操作 结果判定请点 1 2 3 协整检验通过：请点因果分析.请点回归分析协整检验没通过：若均为2阶单整，则都取差分或都取对数生成新序列进行单位根 检验否是1阶单整（取差分或对数后都会变成1阶单整），如是 对新序列进行协整检验，如无法达成协整，分析终止。若均为1阶单整，直接全取差分或全取对数，进行回归分析第11页/共37页12 协整检验

8、 说 明原：不存在协整面板数据的协整检验方法可以分为两大类，一类是建立在Engle and Granger二步法检验基础上的面板协整检验，具体方法主要有Pedroni检验和Kao检验；另一类是建立在Johansen协整检验基础上的面板协整检验。1Pedroni检验 2Kao检验 3Johansen面板协整检验第12页/共37页13 Pool Pool序列的协整检验序列的协整检验序列的协整检验序列的协整检验在在EViews中打开中打开pool对象，选对象，选择择Views/Cointegration Test，则显示协整检验的对话框。，则显示协整检验的对话框。图图图图10.6 10.6 面板数据

9、的协整检验的对话框面板数据的协整检验的对话框面板数据的协整检验的对话框面板数据的协整检验的对话框协整检验操作第13页/共37页14Pedroni检验检验：原假设：无协整关系此栏目下P值均小于存在协整关系此栏目下P值均两个小于存在协整关系一个大于，不支持协整第14页/共37页15表表表表10.8 Kao10.8 Kao检验和检验和检验和检验和PedroniPedroni检验结果检验结果检验结果检验结果 (滞后阶数由滞后阶数由滞后阶数由滞后阶数由SICSIC准则确定准则确定准则确定准则确定)检验方法检验方法检验假设检验假设统计量名统计量名统计量值（统计量值（P值）值）Kao检验检验H0：=1 AD

10、F-6.787326（0.0000）*Pedroni检检验验 H0：=1 H1：(i=)1 Panel v-Statistic2.099652（0.044）*Panel rho-Statistic-3.415758（0.0012）*Panel PP-Statistic-5.991403（0.0000）*Panel ADF-Statistic-7.835311（0.0000）*H0：=1 H1：(i=)1Group-rho-Statistic-0.837712（0.2809）Group PP-Statistic-6.990581（0.0000）*Group ADF-Statistic-7.194

11、068（0.0000）*除此项外均支持协整第15页/共37页16表表表表10.8 Johansen10.8 Johansen面板协整检验结果面板协整检验结果面板协整检验结果面板协整检验结果 (选择序列有确定性趋势而协整方程只有截距的情况选择序列有确定性趋势而协整方程只有截距的情况选择序列有确定性趋势而协整方程只有截距的情况选择序列有确定性趋势而协整方程只有截距的情况)原假设原假设Fisher联合迹统计联合迹统计量量(p值值)Fisher联合联合-max统计统计量量(p值值)0个协整向量个协整向量133.4 (0.0000)*128.7 (0.0000)*至少至少1个协整向量个协整向量65.74

12、 (0.2266)65.74 (0.2266)注：加注：加“*”表示在表示在5%的显著性水平下拒绝原假设而接受备择假设。的显著性水平下拒绝原假设而接受备择假设。上述检验结果检验的样本区间为上述检验结果检验的样本区间为1991-2003年，从表和表的检验结果可以看出，年，从表和表的检验结果可以看出，我国我国29个省市的城镇居民消费和收入的面板数据之间存在协整关系。个省市的城镇居民消费和收入的面板数据之间存在协整关系。支持协整第16页/共37页17 格兰杰因果检验（因果检验的前提是变量协整）。Eviews好像没有在POOL窗口中提供Granger causality test，如果想对面板数据中的

13、某些合成序列做因果检验的话，不妨先导出相关序列到一个组中(POOL窗口中的Proc/Make Group)，再来试试因果分析 第17页/共37页18一一 确定影响形式确定影响形式 固定影响固定影响 随机影响随机影响二 确定模型形式 形式一 形式二 形式三估计方法说明一二三确定后就可以进行模型最终的设定与估计（略：自已去完成）回归模型 第18页/共37页19一 确定影响形式 请点：说 明 请点：软件操作第19页/共37页20一 确定影响形式说明方法 Hausman检验 原：应建立随机效应模型步骤 首先：建立随机效应回归 其次：用Hausman检验该模型是否是随机效应模型第20页/共37页21 一

14、 确定影响形式软件操作第一步：建立建立随机效应回归POOL/ESTIMATE如右窗口点确定结果请点 结果 此处选random由于自变量前系数不变，所以自变量填写在此处第21页/共37页22第二步：Hausman检验 原假设：应建立随机效应模型在软件的上一步分析的结果窗口（见左图）进行如下操作：View/Fixed/Random Effects Testing/Correlated Random Effects-Hausman Test请点 结果第22页/共37页23中部地区模型的中部地区模型的Hausman Test结果：结果：由（）式构造的中部地区模型的由（）式构造的中部地区模型的Hausm

15、an Test统计量（统计量（W）是，是，p值是，值是，接受原假设接受原假设:随机影响模型中个体影响与解释变量不相关随机影响模型中个体影响与解释变量不相关随机影响模型中个体影响与解释变量不相关随机影响模型中个体影响与解释变量不相关，结论：结论：可以将模型设定为可以将模型设定为随机模型。随机模型。P值大于，所以接受原假设：应建立随机效应模型第23页/共37页24 说说 明明（1）模型有三种形式模型有三种形式 形式一：形式一：变系数模型变系数模型 形式二：形式二：固定影响模型固定影响模型 形式二：形式二：不变参数模型不变参数模型 （2）根据F检验确定上述三种形式之一请点（确定模型形式的F检验）二

16、确定模型形式第24页/共37页25确定模型形式的F检验原假设原假设：两个如下两个如下 H1：H2：判定规则判定规则：接受假设接受假设 H2 则为则为不变参数模型不变参数模型不变参数模型不变参数模型（模型三）（模型三），检验结束。，检验结束。拒绝假设拒绝假设H2，则检验假设则检验假设H1。如接受如接受H1，则模型为则模型为变截距模型变截距模型变截距模型变截距模型（模型二）（模型二）若若拒拒绝绝H1，则则模模型型为为变变变变参参参参数数数数模模模模型型型型（模模型型一一）。构建统计量：请点构建统计量：请点F统计量统计量 第25页/共37页26构建构建变参数模型变参数模型变参数模型变参数模型得残差平

17、方和得残差平方和S1 1 并考虑其自由度 请点构建构建变截距模型变截距模型变截距模型变截距模型得残差平方和得残差平方和S2 2并考虑其自由度 请点构建构建不变参数模型不变参数模型不变参数模型不变参数模型得残差平方和得残差平方和S3 3并考虑其自由度 请点计算计算 F2 统计量统计量 获得获得S1，S2，S3后手工计算后手工计算F2，F1，并查找临界值做出判定，并查找临界值做出判定请点：判定规则判定规则 请点请点 判定实例判定实例假设检验的 F 统计量的计算方法第26页/共37页27 例中系数例中系数 和和 取何种形式可以利用模型形式设定检验方法来确定。取何种形式可以利用模型形式设定检验方法来确

18、定。(1)首首先先分分别别计计算算3种种形形式式的的模模型型：变变参参数数模模型型、变变截截距距模模型型和和不不变变参参数数模模型型，在在每每个个模模型型的的回回归归统统计计量量里里可可以以得得到到相相应应的的残残差差平平方方和和S、S2=444288.4 和和S3=1570884。(2)按按(10.2.7)式式和和(10.2.8)式式计计算算F统统计计量量，其其中中N=5、k=2、T=20，得得到到的的两两个个F统计量分别为：统计量分别为：F1=(S2-S1)/8)/(S1/85)=3.29 F2=(S3-S1)/12)/(S1 利利用用函函数数 qfdist(d,k1,k2)得得到到F分分

19、布布的的临临界界值值，其其中中d 是是临临界界点点，k1和和k2是是自自由度。在给定由度。在给定5%的显著性水平下的显著性水平下(d=0.95)，得到相应的临界值为：，得到相应的临界值为：F 2(12,85)=1.87 F 1 由于由于 F2，所以拒绝所以拒绝H2；又由于又由于 F1，所以也拒绝所以也拒绝H1。因此，例的模型应采用变因此，例的模型应采用变系数的形式系数的形式。模型形式检验步骤：注要手工计算第27页/共37页28模型一模型一 变系数模型变系数模型根据以前所做的影响效应填写POOL/ESTIMATE如右窗口点确定结果请点 结果由于自变量前系数可变，所以自变量填写在此处第28页/共3

20、7页29手工记下 S1手工记下：自由度为N（T-K-1）第29页/共37页30模型二：模型二：固定影响固定影响 (Fixed Effects)(Fixed Effects)(i i j j，i i=j j)说 明软件给出的固定影响分为：一 总体均值二 个体对总体的偏离由于自变量前系数不变，所以自变量填写在此处POOL/ESTIMATE如右窗口点确定结果请点 结果第30页/共37页31记下S2记下：自由度为N（T-1）-K第31页/共37页32 附注：包含时期个体恒量的固定影响变截距模型附注：包含时期个体恒量的固定影响变截距模型附注：包含时期个体恒量的固定影响变截距模型附注：包含时期个体恒量的固

21、定影响变截距模型 第32页/共37页33第33页/共37页34模型三：模型三：不变参数模型不变参数模型（所有截面截距相同、系数相同）（所有截面截距相同、系数相同）由于自变量前系数不变，所以自变量填写在此处，截距也不变，在此填写C小心此处选：NONE点确定结果请点 结果第34页/共37页35 所有的截面的系数相等，和将所有的截面的系数相等，和将5个公司的数据接到一起，用个公司的数据接到一起，用OLS的估计结的估计结果相同。果相同。记下S3记下自由度为NT-（K+1）第35页/共37页36（1）横截面的异方差与序列的自相关性是运用面板数据模型时可能遇到的最为常见的问题,此时运用OLS可能会产生结果

22、失真,因此为了消除影响,对我国东、中、西部地区的分析将采用不相关回归方法(SeeminglyUnrelated Regression,SUR)来估计方程。而对于全国范围内的估计来说,由于横截面个数大于时序个数,所以采用截面加权估计法(Cross SectionWeights,CSW)。（2）一般而言，面板数据可用固定效应(fixed effect)和随机效应(random effect)估计方法,即如果选择固定效应模型,则利用虚拟变量最小二乘法(LSDV)进行估计;如果选择随机效应模型,则利用可行的广义最小二乘法(FGLS)进行估计(Greene,2000)。它可以极大限度地利用面板数据的优点,尽量减少估计误差。至于究竟是采用固定效应还是随机效应,则要看Hausman 检验的结果。三三 估计方法说明估计方法说明第36页/共37页感谢您的观看！第37页/共37页