Eviews面板数据之固定效应模型13758

-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一样的，则称此模型为固定效应模型。固定效应模型分为三类：1.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：2Kitikkititkyxu(1)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一样的，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：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 估计的残差平方和或者LSDV 估计的残差平方和。实践：一、数据：19962002 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panel data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ine数据以及消费者价格指数p分别见表 1，2 和 3。表 1 19962002 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 3607.43 3693.55 3777.41 3901.81 4232.98 4517.65 4736.52 CONSUMEBJ 5729.52 6531.81 6970.83 7498.48 8493.49 8922.72 10284.6 CONSUMEFJ 4248.47 4935.95 5181.45 5266.69 5638.74 6015.11 6631.68 CONSUMEHB 3424.35 4003.71 3834.43 4026.3 4348.47 4479.75 5069.28 CONSUMEHLJ 3110.92 3213.42 3303.15 3481.74 3824.44 4192.36 4462.08 CONSUMEJL 3037.32 3408.03 3449.74 3661.68 4020.87 4337.22 4973.88 CONSUMEJS 4057.5 4533.57 4889.43 5010.91 5323.18 5532.74 6042.6 CONSUMEJ*2942.11 3199.61 3266.81 3482.33 3623.56 3894.51 4549.32 CONSUMELN 3493.02 3719.91 3890.74 3989.93 4356.06 4654.42 5342.64 CONSUMENMG 2767.84 3032.3 3105.74 3468.99 3927.75 4195.62 4859.88 CONSUMESD 3770.99 4040.63 4143.96 4515.05 5022 5252.41 5596.32 CONSUMESH 6763.12 6819.94 6866.41 8247.69 8868.19 9336.1 10464 CONSUMES*3035.59 3228.71 3267.7 3492.98 3941.87 4123.01 4710.96 CONSUMETJ 4679.61 5204.15 5471.01 5851.53 6121.04 6987.22 7191.96 CONSUMEZJ 5764.27 6170.14 6217.93 6521.54 7020.22 7952.39 8713.08 表 2 19962002 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 INEAH 4512.77 4599.27 4770.47 5064.6 5293.55 5668.8 6032.4 INEBJ 7332.01 7813.16 8471.98 9182.76 10349.69 11577.78 12463.92 INEFJ 5172.93 6143.64 6485.63 6859.81 7432.26 8313.08 9189.36 INEHB 4442.81 4958.67 5084.64 5365.03 5661.16 5984.82 6679.68 INEHLJ 3768.31 4090.72 4268.5 4595.14 4912.88 5425.87 6100.56 INEJL 3805.53 4190.58 4206.64 4480.01 4810 5340.46 6260.16 INEJS 5185.79 5765.2 6017.85 6538.2 6800.23 7375.1 8177.64 INEJ*3780.2 4071.32 4251.42 4720.58 5103.58 5506.02 6335.64 INELN 4207.23 4518.1 4617.24 4898.61 5357.79 5797.01 6524.52 INENMG 3431.81 3944.67 4353.02 4770.53 5129.05 5535.89 6051 INESD 4890.28 5190.79 5380.08 5808.96 6489.97 7101.08 7614.36 INESH 8178.48 8438.89 8773.1 10931.64 11718.01 12883.46 13249.8 INES*3702.69 3989.92 4098.73 4342.61 4724.11 5391.05 6234.36 INETJ 5967.71 6608.39 7110.54 7649.83 8140.5 8958.7 9337.56 INEZJ 6955.79 7358.72 7836.76 8427.95 9279.16 10464.67 11715.6 表 3 19962002 年中国东北、华北、华东 15 个省级地区的消费者物价指数 二、1.输入操作：步骤：1FileNewWorkfile 步骤：2Start dateEnd dateOK 步骤：3ObjectNew Object 步骤：4Type of objectPool 步骤：5输入所有序列名称 步骤：6定义各变量点击 sheet输入 consume？ine？p 物价指数 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 PAH 109.9 101.3 100 97.8 100.7 100.5 99 PBJ 111.6 105.3 102.4 100.6 103.5 103.1 98.2 PFJ 105.9 101.7 99.7 99.1 102.1 98.7 99.5 PHB 107.1 103.5 98.4 98.1 99.7 100.5 99 PHLJ 107.1 104.4 100.4 96.8 98.3 100.8 99.3 PJL 107.2 103.7 99.2 98 98.6 101.3 99.5 PJS 109.3 101.7 99.4 98.7 100.1 100.8 99.2 PJ*108.4 102 101 98.6 100.3 99.5 100.1 PLN 107.9 103.1 99.3 98.6 99.9 100 98.9 PNMG 107.6 104.5 99.3 99.8 101.3 100.6 100.2 PSD 109.6 102.8 99.4 99.3 100.2 101.8 99.3 PSH 109.2 102.8 100 101.5 102.5 100 100.5 PS*107.9 103.1 98.6 99.6 103.9 99.8 98.4 PTJ 109 103.1 99.5 98.9 99.6 101.2 99.6 PZJ 107.9 102.8 99.7 98.8 101 99.8 99.1-步骤：7将表 1、2、3 中的数据复制到 Eviews 中 2.估计操作：步骤：1点击 poolmodelEstimate 对话框说明 Dependent variable:被解释变量；mon：系数一样局部 Cross-section specific:截面系数不同局部 步骤：2将截距项选择区选 Fi*ed effects固定效应 Cross-section：Fi*ed 得到如下输出结果：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。0H：i。模型中不同个体的截距一样真实模型为混合回归模型。1H：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。对模型进展检验：所以推翻原假设，建立个体固定效应回归模型更合理。RRSS 求法请参见 Eview 面板数据之混合回归模型 相应的表达式为：(6.64)(49.55)20.99,2259743rRSSE 其中虚拟变量1215,.,D DD的定义是：15 个省级地区的城镇人均指出平均占收入 68.62%。从上面的结果可以看出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一样的，则应该建立时点固定效应模型：2Kittkkititkyxu(2)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：Fi*ed时间固定效应 得到如下结果：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。0H：i。模型中不同个体的截距一样真实模型为混合回归模型。1H：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。对模型进展检验：-所以推翻原假设，可以建立时点固定效应回归模型 RRSS 求法请参见 Eview 面板数据之混合回归模型 相应的表达式为：(76.0)20.986,4080749RSSE 其中虚拟变量127,.,D DD的定义是：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一样，则应该建立时点个体固定效应模型：2Kitttkkititkyxu (3)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：fi*ed 个体固定效应，时间项选择区选 Period：Fi*ed时间固定效应 得到结果如下：Dependent Variable:CONSUME Method:Pooled Least Squares Date:07/21/14 Time:15:44 Sample:1996 2002 Included observations:7 Cross-sections included:15 Total pool(balanced)observations:105 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C 806.6751 221.2143 3.646578 0.0005 INE 0.653338 0.034541 18.91504 0.0000 Fi*ed Effects(Cross)AH-C-94.50854 BJ-C 698.0132 FJ-C-18.86465 HB-C-200.3997 HLJ-C-246.3712 JL-C-54.16421 JS-C-31.26919 J*-C-392.9844 LN-C 47.39508 NMG-C-284.2660 SD-C-150.8912 SH-C 465.4906 S*-C-152.6560 TJ-C 103.9569 -ZJ-C 311.5193 Fi*ed Effects(Period)1996-C-59.12373 1997-C 17.95469 1998-C-31.45564 1999-C-57.24042 2000-C 36.24382 2001-C-29.26415 2002-C 122.8854 Effects Specification Cross-section fi*ed(dummy variables)Period fi*ed(dummy variables)R-squared 0.993278 Mean dependent var 4981.017 Adjusted R-squared 0.991577 S.D.dependent var 1700.985 S.E.of regression 156.1067 Akaike info criterion 13.12288 Sum squared resid 2022652.Schwarz criterion 13.67895 Log likelihood-666.9514 Hannan-Quinn criter.13.34821 F-statistic 584.0406 Durbin-Watson stat 1.455623 Prob(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模型。0121121=0NTH：和：对模型进展检验：所以推翻原假设，可以建立个体时点固定效应回归模型