TC数据模型Word下载.docx

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三、模型的基本形式

1.PooledData模型

，…………①

2.PanelData模型

其中，可以是非线性的。

比较分析：

由于研究目的不同，所以前者允许系数可变，后者假定系数不变。

四、模型形式的分类

根据模型是否存在个体效应（即不同的个体是否有不同的模型），可分为效应模型和无效应

模型两类，其中，PooledData模型的效应模型又分为变系数模型和变截距模型两种；

PanelData模型的效应模型只有变截距模型一种。

所以，PooledData模型有3种，PanelData模型只有2种。

1.效应模型

（1）变系数模型

如果对不同的（），和都不相同，则称为个体（时期）效应变系数模型，可表示为：

…………②

或：

变系数模型等价于在模型中纳入“单独的个体哑变量项”和“个体哑变量与自变量的交叉项”来体现个体差异。

该模型用于描述：

x和y的关系不仅在个体之间存在显著差异，而且x对这种差异有显著影响，或者说，x是产生这种差异的影响因素。

这种结论是普通回归模型难以得到的（因为代表个体的哑变量须设置很多“二分变量”）。

（2）变截距模型

如果对不同的（），只是不相同，但相同，则称为个体（时期）效应变截距模型，可表示为：

…………③

变截距模型等价于在模型中纳入“单独的个体哑变量项”来体现个体差异。

x和y的关系在不同个体存在显著差异。

2.无效应模型

如果对不同的（），和都相同，则称为混合模型，可表示为：

…………④

x和y的关系与个体或时期均无关。

模型效应包括固定效应和随机效应2种，当个体就是总体时，则称之为固定效应模型（FE）；

当个体是来自总体的随机样本时，则称之为随机效应模型（RE）。

对于平衡数据，Eviews可以估计“双向FE”或“双向RE”，非平衡数据则不能。

五、模型选择

1.模型形式选择

（1）PooledData模型形式选择-F检验

1）假设：

：

假设模型为变截距模型

假设模型为混合模型

2）统计量

~

其中，S1、S2、S3分别表示变系数模型、变截距模型和混合模型的残差平方和，N是样本个数，K是外生变量个数，T是时期总数。

（注：

S1和S2均采用FE模型计算，可从回归结果中取得，然后手工计算F1和F1）

3）检验规则

（A）如果F2小于临界值（p值大于0.05），则不否定H02，应选择混合模型；

（B）如果F2、F1均大于临界值（两个p值均小于0.05），则否定H02和H01，应选择FE变系数模型；

（C）如果F2大于临界值但F1小于临界值（F2的p值小于0.05，但F1的p值大于0.05），则否定H02但不否定H01，应选择FE变截距模型。

.

[参考]F检验的Eviews操作：

◊估计变系数模型（无约束模型），做F检验（View/Fixed/RandomEffectsTesting/RedundantFixedEffects-LikelihoodRatio下同），P值记为p1；

估计变截距模型（相对混合模型而言，也是无约束模型），做F检验，P值记为p2。

◊当p1<

临界值时，则否定“约束”，故采用变系数模型

◊当p1>

临界值，但p2<

临界值时，则否定“截距”约束，但不否定“斜率”约束，故采用变截距模型

◊当p1、p2都>

临界值时，则不否定“截距”约束，也不否定“斜率”约束，故采用混合模型

（2）PanelData模型形式选择-LikelihoodRatio检验

PanelData模型形式包括变截距模型（效应模型）和混合模型（无效应模型）两种。

1）假设

模型为混合模型（约束模型），

模型为FE变截距模型（未约束模型）

式中，S1、S2分别表示FE变截距模型和混合模型的残差平方和。

如果p值小于0.05，则拒绝原假设，选择FE变截距模型，反之则选择混合模型。

Eviews操作：

先估计FE变截距模型，然后做LikelihoodRatio检验（View/Fixed/RandomEffectsTesting/RedundantFixedEffects–LikelihoodRatio.）。

如果P值<

0.05，则拒绝混合模型，接受FE变截距模型。

注：

（1）Paneldata模型的混合模型是在PanelOptions页的效应定义菜单中选择“None”选项来设置。

（2）该检验也适合于PooledData模型中的混合模型和FE变截距模型之间的选择。

由于变系数模型太复杂，实际应用很少采用，因此一般只考虑是采用混合模型还是FE变截距模型。

该检验也称为“F检验”、“FE显著性检验”等。

2.模型效应选择

前面在选择模型种类时都是按照FE计算的，而RE模型的含义更具有普遍性，所以如果可能的话，应尽量采用RE模型的结果。

由于软件的局限，模型效应的选择目前只适合于变截距模型，不适合于变系数模型，变系数模型就不用选择了，一律采用FE。

变截距模型效应可按照下列步骤选择：

（1）根据研究对象和目的不同作定性选择

如果研究对象就是样本/个体本身，目的也是比较样本之间的特点，或样本量和时期数都较小时，则应选择FE；

如果研究对象是总体，目的是通过样本推断总体，则应选用RE。

（2）Hausman检验（RE合理性检验）

先估计RE模型，然后做Hausman检验（View/Fixed/RandomEffectsTesting/CorrelatedRandomEffects-HausmanTest.）。

0.05，则拒绝原假设“RE与解释变量不相关”，即拒绝采用RE模型。

参考：

不相关的假设下，固定效应和随机效应模型是一致的，但固定效应不具有效性；

反之，则随机效应模型不具一致性，而应采用固定效应模型。

六、模型估计

1.异方差

如果存在个体/时期异方差（例如，个体/时期个数大于时期/个体个数时），在Eviews中可选用“个体/时期加权回归法”（cross-section/periodweight）估计模型。

2.自相关

如果同时存在个体/时期异方差和自相关，在Eviews中可选用“个体/时期近似不相关加权回归法”（cross-section/periodSUR）估计模型。

七、单位根检验和协整检验

1.单位根检验

共6种检验方法，按照原假设不同可分为三类：

（1）假设存在相同单位根。

LLC（Levin,Lin&

Chu），Breitung

（2）假设存在不同的单位根。

IPS（Im,Pesaran,Shin），ADF-Fisher，PP-Fisher

（3）假设不存在相同的单位根。

Hadri

只要有两种不同的单位根检验方法（相同根与不同根检验）检验结果不存在单位根就可以接受“序列平稳”，不要求所有检验都通过。

在pool对象窗口中，View\UnitRootTest

2.协整检验

如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，即可进行协整检验。

通过了协整检验，说明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的。

因此可以在此基础上直接对原方程进行回归，此时的回归结果是较精确的。

Pedroni、Kao、Johansen的方法。

零假设是没有协整关系

在pool对象窗口中，View\CointegrationTest

八、Eviews操作举例

[例1]建立我国城镇居民消费函数的面板数据模型（数据文件：

E:

\zy\统计学\时间序列\pooldata.wf1或paneldata.wf1）。

在excel中按如下格式输入数据，并保存为paneldata.xls。

地区

Region

Year

CONS

CONS1

INC

安徽

1

1994

2551

3048

1995

2728

3275

1996

2827

3536

1997

2841

3537

1998

2896

3658

1999

3065

3979

北京

2

4134

5085

4279

5315

4377

5601

4739

5668

4938

6002

（一）PanelData模型

1.数据文件建立

方法一：

（1）新建工作文件：

file/new/workfile

（2）将paneldata.xls读入到Eviews中。

Proc\Import\ReadText-Lotus-Excel

方法二：

（3）修改数据格式

Proc\Structure\ResizeCurrentPage，或双击"

Range:

"

174

2.模型形式选择

估计个体FE变截距模型

DependentVariable:

CONS

Method:

PanelLeastSquares

Date:

03/24/10Time:

23:

40

Sample（adjusted）:

19951999

Cross-sectionsincluded:

29

Totalpanel（unbalanced）observations:

142

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.