Eviews面板数据之随机效应模型Word文档下载推荐.docx
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人均收入
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
INCOMEAH
4512.77
4599.27
4770.47
5064.6
5293.55
5668.8
6032.4
INCOMEBJ
7332.01
7813.16
8471.98
9182.76
10349.69
11577.78
12463.92
INCOMEFJ
5172.93
6143.64
6485.63
6859.81
7432.26
8313.08
9189.36
INCOMEHB
4442.81
4958.67
5084.64
5365.03
5661.16
5984.82
6679.68
INCOMEHLJ
3768.31
4090.72
4268.5
4595.14
4912.88
5425.87
6100.56
INCOMEJL
3805.53
4190.58
4206.64
4480.01
4810
5340.46
6260.16
INCOMEJS
5185.79
5765.2
6017.85
6538.2
6800.23
7375.1
8177.64
INCOMEJX
3780.2
4071.32
4251.42
4720.58
5103.58
5506.02
6335.64
INCOMELN
4207.23
4518.1
4617.24
4898.61
5357.79
5797.01
6524.52
INCOMENMG
3431.81
3944.67
4353.02
4770.53
5129.05
5535.89
6051
INCOMESD
4890.28
5190.79
5380.08
5808.96
6489.97
7101.08
7614.36
INCOMESH
8178.48
8438.89
8773.1
10931.64
11718.01
12883.46
13249.8
INCOMESX
3702.69
3989.92
4098.73
4342.61
4724.11
5391.05
6234.36
INCOMETJ
5967.71
6608.39
7110.54
7649.83
8140.5
8958.7
9337.56
INCOMEZJ
6955.79
7358.72
7836.76
8427.95
9279.16
10464.67
11715.6
表31996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的消费者物价指数
物价指数
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
98.4
98.1
PHLJ
104.4
100.4
96.8
98.3
100.8
99.3
PJL
107.2
103.7
99.2
98
98.6
PJS
109.3
99.4
100.1
PJX
108.4
102
101
100.3
PLN
107.9
99.9
98.9
PNMG
107.6
104.5
99.8
100.2
PSD
109.6
102.8
101.8
PSH
109.2
101.5
102.5
PSX
99.6
103.9
PTJ
109
101.2
PZJ
98.8
二、1.输入操作：
步骤：
（1）File——New——Workfile
（2）Startdate——Enddate——OK
（3）Object——NewObject
（4）Typeofobject——Pool
（5）输入所有序列名称
（6）定义各变量点击sheet—输入consume？
income？
p?
（7）将表1、2、3中的数据复制到Eviews中
2.估计操作：
（1）点击poolmodel——Estimate
对话框说明
Dependentvariable:
被解释变量；
Common：
系数相同部分
Cross-sectionspecific:
截面系数不同部分
（2）将截距项选择区选Randomeffects（个体随机效应）
Cross-section：
Random
备注：
若是个体时间小于模型则选择cross-section：
randomperiod：
random
得到如下部分输出结果：
相应的表达式是：
（64.9）
其中虚拟变量
的定义是：
豪斯曼检验：
接下来利用Hausman统计量检验应该建立个体随机效应回归模型还是个体固定效应回归模型。
：
个体效应与回归变量（
）无关（个体随机效应回归模型）
）相关（个体固定效应回归模型）
分析过程如下：
（3）在上述输出结果选择：
View—Fixed/RandomEffectsTesting—CorrelatedRandomEffects-HausmanTest
得到如下检验结果：
由检验输出结果的上半部分可以看出，Hausman统计量的值是18.76，相对应的概率是0.0000，即拒接原假设，应该建立个体固定效应模型。
检验结果的下半部分是Hausman检验中间结果比较。
个体固定效应模型对参数的估计值为0.686232，随机效应模型对参数的估计值为0.722。
两个参数的估计量的分布方差的差为0.000068。
综上分析，1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费和人金收入问题应该建立个体固定效应回归模型。
人均消费平均占人均收入的68%。
随地区不同，自发消费（截距项）存在显著性差异。
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