1、Eviews面板数据之固定效应模型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相同的,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:(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相同的,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
2、,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:已知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(,不变价格)和人均收入(,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
3、个省级地区的居民家庭人均消费(元)数据人均消费1996199719981999200020012002CONSUMEAH3607.433693.553777.413901.814232.984517.654736.52CONSUMEBJ5729.526531.816970.837498.488493.498922.7210284.6CONSUMEFJ4248.474935.955181.455266.695638.746015.116631.68CONSUMEHB3424.354003.713834.434026.34348.474479.755069.28CONSUMEHLJ3110.923
4、213.423303.153481.743824.444192.364462.08CONSUMEJL3037.323408.033449.743661.684020.874337.224973.88CONSUMEJS4057.54533.574889.435010.915323.185532.746042.6CONSUMEJX2942.113199.613266.813482.333623.563894.514549.32CONSUMELN3493.023719.913890.743989.934356.064654.425342.64CONSUMENMG2767.843032.33105.7
5、43468.993927.754195.624859.88CONSUMESD3770.994040.634143.964515.0550225252.415596.32CONSUMESH6763.126819.946866.418247.698868.199336.110464CONSUMESX3035.593228.713267.73492.983941.874123.014710.96CONSUMETJ4679.615204.155471.015851.536121.046987.227191.96CONSUMEZJ5764.276170.146217.936521.547020.2279
6、52.398713.08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1996199719981999200020012002INEAH4512.774599.274770.475064.65293.555668.86032.4INEBJ7332.017813.168471.989182.7610349.6911577.7812463.92INEFJ5172.936143.646485.636859.817432.268313.089189.36INEHB4442.814958.675084.645365.035661.165984.826679
7、.68INEHLJ3768.314090.724268.54595.144912.885425.876100.56INEJL3805.534190.584206.644480.0148105340.466260.16INEJS5185.795765.26017.856538.26800.237375.18177.64INEJX3780.24071.324251.424720.585103.585506.026335.64INELN4207.234518.14617.244898.615357.795797.016524.52INENMG3431.813944.674353.024770.535
8、129.055535.896051INESD4890.285190.795380.085808.966489.977101.087614.36INESH8178.488438.898773.110931.6411718.0112883.4613249.8INESX3702.693989.924098.734342.614724.115391.056234.36INETJ5967.716608.397110.547649.838140.58958.79337.56INEZJ6955.797358.727836.768427.959279.1610464.6711715.6表3 19962002年
9、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1996199719981999200020012002PAH109.9101.310097.8100.7100.599PBJ111.6105.3102.4100.6103.5103.198.2PFJ105.9101.799.799.1102.198.799.5PHB107.1103.598.498.199.7100.599PHLJ107.1104.4100.496.898.3100.899.3PJL107.2103.799.29898.6101.399.5PJS109.3101.799.498.7100.1100.899.2PJX10
10、8.410210198.6100.399.5100.1PLN107.9103.199.398.699.910098.9PNMG107.6104.599.399.8101.3100.6100.2PSD109.6102.899.499.3100.2101.899.3PSH109.2102.8100101.5102.5100100.5PSX107.9103.198.699.6103.999.898.4PTJ109103.199.598.999.6101.299.6PZJ107.9102.899.798.810199.899.1二、1.输入操作:步骤:(1)FileNewWorkfile步骤:(2)S
11、tart dateEnd dateOK步骤:(3)ObjectNew Object步骤:(4)Type 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?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:系数相同部分Cross-section specific:截面系数不同部分步骤:(2)将截距项选择区选Fixed effects(固定效应) Cross-section:Fixed得到如下
12、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。:。模型中不同个体的截距相同(真实模型为混合回归模型)。:模型中不同个体的截距项不同(真实模型为个体固定效应回归模型)。对模型进行检验: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) 其中虚拟变量的定义是: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
13、截距显著不同,但是对于不同的时间序列(个体)截距是相同的,那么应该建立时点固定效应模型:(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:Fixed(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。:。模型中不同个体的截距相同(真实模型为混合回归模型)。:模型中不同个体的截距项不同(真实模型为时间固定效应回归模型)。对模型进行检验: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) 其中虚拟变量的定义是:3.时点个体固定效应模型
14、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相同,那么应该建立时点个体固定效应模型: (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:fixed(个体固定效应),时间项选择区选 Period:Fixed(时间固定效应)得到结果如下:Dependent Variable: CONSUME?Method: Pooled Least SquaresDate: 07/21/14 Time: 15:44Sample: 1996 20
15、02Included observations: 7Cross-sections included: 15Total pool (balanced) observations: 105VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C806.6751221.21433.6465780.0005INE?0.6533380.03454118.915040.0000Fixed Effects (Cross)AH-C-94.50854BJ-C698.0132FJ-C-18.86465HB-C-200.3997HLJ-C-246.3712JL-C-54.1642
16、1JS-C-31.26919JX-C-392.9844LN-C47.39508NMG-C-284.2660SD-C-150.8912SH-C465.4906SX-C-152.6560TJ-C103.9569ZJ-C311.5193Fixed Effects (Period)1996-C-59.123731997-C17.954691998-C-31.455641999-C-57.240422000-C36.243822001-C-29.264152002-C122.8854Effects SpecificationCross-section fixed (dummy variables)Per
17、iod fixed (dummy variables)R-squared0.993278Mean dependent var4981.017Adjusted R-squared0.991577S.D. dependent var1700.985S.E. of regression156.1067Akaike info criterion13.12288Sum squared resid2022652.Schwarz criterion13.67895Log likelihood-666.9514Hannan-Quinn criter.13.34821F-statistic584.0406Durbin-Watson stat1.455623Prob(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。:对模型进行检验:所以推翻原假设,可以建立个体时点固定效应回归模型
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