eviews處理面板數(shù)據(jù)操作步驟.ppt

1 第十章PanelData模型 第一步錄入數(shù)據(jù)第二步分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性 單位根檢驗 第三步平穩(wěn)性檢驗后分析路徑選擇第四步協(xié)整檢驗 第五步回歸模型 2 第一步錄入數(shù)據(jù) 一請點(diǎn)實例數(shù)據(jù)二請點(diǎn)錄入數(shù)據(jù)軟件操作 3 實例數(shù)據(jù) 錄入企業(yè)投資需求模型數(shù)據(jù) 五家企業(yè)和三個變量的20個年度 1935 1954年 觀測值的時間序列 數(shù)據(jù)略 5家企業(yè) 3個變量 GM 通用汽車公司I 總投資CH 克萊斯勒公司M 前一年企業(yè)的市場價值GE 通用電器公司 反映企業(yè)的預(yù)期利潤 WE 西屋公司K 前一年末工廠存貨和設(shè)備的價值US 美國鋼鐵公司 反映企業(yè)必要重置投資期望值 4 錄入數(shù)據(jù)軟件操作 EVIEW6 0 方式一File New WorkfileWorkfilestructuretype Dated regularfrequencyStartdate1935Enddate1954OKObjects NewObject TypeofObjectpoolOKCrossSectionIdentifiers GM CH GE WE USView SpreadsheetView i m k 方式二 方式是否正確 有待考證 File New WorkfileWorkfilestructuretype BalancedPanelStartdate1935Enddate1954Numberofcross1OKCrossSectionIdentifiers GM CH GE WE USView SpreadsheetView i m k 5 第二步分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性 單位根檢驗 請點(diǎn)說明請點(diǎn)軟件操作結(jié)果點(diǎn)檢驗結(jié)果1結(jié)果2 6 分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性 單位根檢驗 說明注 所有序列者要檢驗 原 不穩(wěn)定 Hadri除外 Hadri中原 穩(wěn)定 目的 防止虛假回歸或偽回歸方法 相同根下 LLC Breintung Hadri不同根下 IPS ADF Fisher和PP Fisher5模式 三種檢驗?zāi)Ｊ?既有趨勢又有截距 只有截距 以上都無 對面板序列繪制時序圖做出模式選擇 秩序 水平 level 一階差分 二階甚至高階差分直至序列平穩(wěn)為止 備注 ADF檢驗是通過三個模型來完成 首先從含有截距和趨勢項的模型開始 再檢驗只含截距項的模型 最后檢驗二者都不含的模型 并且認(rèn)為 只有三個模型的檢驗結(jié)果都不能拒絕原假設(shè)時 我們才認(rèn)為時間序列是非平穩(wěn)的 而只要其中有一個模型的檢驗結(jié)果拒絕了零假設(shè) 就可認(rèn)為時間序列是平穩(wěn)的 7 分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性軟件操作 在Pool對象 View UnitRootTest 輸入相應(yīng)的Pool序列名 填寫模式 先做序列圖再選擇 填寫秩序 選擇檢驗方法 填寫序列名 右邊所有欄目軟件自動填寫無需更改 8 例10 4中I 的水平變量的所有方法的單位根檢驗結(jié)果 各種方法的結(jié)果 除Breitung檢驗外 都接受原假設(shè) I 存在單位根 是非平穩(wěn)的 只有此處小于0 05 說明除此法外都認(rèn)為非平穩(wěn) 9 例10 4中I 的一階差分變量的所有方法的單位根檢驗結(jié)果 各種方法的結(jié)果都拒絕原假設(shè) 所以可以得出結(jié)論 I 是I 1 的 所有P值均小于0 05 說明平穩(wěn) 10 第三步平穩(wěn)性檢驗后分析路徑選擇 平穩(wěn)性檢驗后若 變量之間是非同階單整請點(diǎn)思路一序列變換變量之間是同階單整請點(diǎn)思路二協(xié)整檢驗 11 思路一 變量之間是非同階單整 序列變換 變量之間是非同階單整的指即面板數(shù)據(jù)中有些序列平穩(wěn)而有些序列不平穩(wěn) 此時不能進(jìn)行協(xié)整檢驗與直接對原序列進(jìn)行回歸 對序列進(jìn)行差分或取對數(shù)使之變成同階序列若變換序列后均為平穩(wěn)序列可用變換后的序列直接進(jìn)行回歸若變換序列后均為同階非平穩(wěn)序列 則請點(diǎn)思路二 12 思路二變量之間是同階單整 協(xié)整檢驗 請點(diǎn)協(xié)整檢驗說明請點(diǎn)軟件操作結(jié)果判定請點(diǎn)123協(xié)整檢驗通過 請點(diǎn)因果分析 請點(diǎn)回歸分析協(xié)整檢驗沒通過 若均為2階單整 則都取差分或都取對數(shù)生成新序列進(jìn)行單位根檢驗否是1階單整 取差分或?qū)?shù)后都會變成1階單整 如是對新序列進(jìn)行協(xié)整檢驗 如無法達(dá)成協(xié)整 分析終止 若均為1階單整 直接全取差分或全取對數(shù) 進(jìn)行回歸分析 13 協(xié)整檢驗說明 原 不存在協(xié)整面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗方法可以分為兩大類 一類是建立在EngleandGranger二步法檢驗基礎(chǔ)上的面板協(xié)整檢驗 具體方法主要有Pedroni檢驗和Kao檢驗 另一類是建立在Johansen協(xié)整檢驗基礎(chǔ)上的面板協(xié)整檢驗 1 Pedroni檢驗2 Kao檢驗3 Johansen面板協(xié)整檢驗 14 Pool序列的協(xié)整檢驗 在EViews中打開pool對象 選擇Views CointegrationTest 則顯示協(xié)整檢驗的對話框 圖10 6面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗的對話框 協(xié)整檢驗操作 15 Pedroni檢驗 原假設(shè) 無協(xié)整關(guān)系 此欄目下P值均小于0 05存在協(xié)整關(guān)系 此欄目下P值均兩個小于0 05存在協(xié)整關(guān)系一個大于0 05 不支持協(xié)整 16 表10 8Kao檢驗和Pedroni檢驗結(jié)果 滯后階數(shù)由SIC準(zhǔn)則確定 除此項外均支持協(xié)整 17 表10 8Johansen面板協(xié)整檢驗結(jié)果 選擇序列有確定性趨勢而協(xié)整方程只有截距的情況 注 加 表示在5 的顯著性水平下拒絕原假設(shè)而接受備擇假設(shè) 上述檢驗結(jié)果檢驗的樣本區(qū)間為1991 2003年 從表10 8和表10 9的檢驗結(jié)果可以看出 我國29個省市的城鎮(zhèn)居民消費(fèi)和收入的面板數(shù)據(jù)之間存在協(xié)整關(guān)系 支持協(xié)整 18 格蘭杰因果檢驗 因果檢驗的前提是變量協(xié)整 Eviews好像沒有在POOL窗口中提供Grangercausalitytest 如果想對面板數(shù)據(jù)中的某些合成序列做因果檢驗的話 不妨先導(dǎo)出相關(guān)序列到一個組中 POOL窗口中的Proc MakeGroup 再來試試 因果分析 19 一確定影響形式固定影響隨機(jī)影響二確定模型形式形式一形式二形式三估計方法說明一二三確定后就可以進(jìn)行模型最終的設(shè)定與估計 略 自已去完成 回歸模型 20 可編輯 21 一確定影響形式 請點(diǎn) 說明請點(diǎn) 軟件操作 22 一確定影響形式說明 方法Hausman檢驗 原 應(yīng)建立隨機(jī)效應(yīng)模型 步驟首先 建立隨機(jī)效應(yīng)回歸其次 用Hausman檢驗該模型是否是隨機(jī)效應(yīng)模型 23 一確定影響形式軟件操作 第一步 建立建立隨機(jī)效應(yīng)回歸 POOL ESTIMATE如右窗口點(diǎn)確定結(jié)果請點(diǎn)結(jié)果 此處選random 由于自變量前系數(shù)不變 所以自變量填寫在此處 24 第二步 Hausman檢驗原假設(shè) 應(yīng)建立隨機(jī)效應(yīng)模型在軟件的上一步分析的結(jié)果窗口 見左圖 進(jìn)行如下操作 View Fixed RandomEffectsTesting CorrelatedRandomEffects HausmanTest請點(diǎn)結(jié)果 25 中部地區(qū)模型的HausmanTest結(jié)果 由 10 3 68 式構(gòu)造的中部地區(qū)模型的HausmanTest統(tǒng)計量 W 是0 29 p值是0 59 接受原假設(shè) 隨機(jī)影響模型中個體影響與解釋變量不相關(guān) 結(jié)論 可以將模型設(shè)定為隨機(jī)模型 P值大于0 05 所以接受原假設(shè) 應(yīng)建立隨機(jī)效應(yīng)模型 26 說明 1 模型有三種形式形式一 變系數(shù)模型形式二 固定影響模型形式二 不變參數(shù)模型 2 根據(jù)F檢驗確定上述三種形式之一請點(diǎn) 確定模型形式的F檢驗 二確定模型形式 27 確定模型形式的F檢驗原假設(shè) 兩個如下H1 H2 判定規(guī)則 接受假設(shè)H2則為不變參數(shù)模型 模型三 檢驗結(jié)束 拒絕假設(shè)H2 則檢驗假設(shè)H1 如接受H1 則模型為變截距模型 模型二 若拒絕H1 則模型為變參數(shù)模型 模型一 構(gòu)建統(tǒng)計量 請點(diǎn)F統(tǒng)計量 28 構(gòu)建變參數(shù)模型得殘差平方和S1并考慮其自由度請點(diǎn)構(gòu)建變截距模型得殘差平方和S2并考慮其自由度請點(diǎn)構(gòu)建不變參數(shù)模型得殘差平方和S3并考慮其自由度請點(diǎn)計算F2統(tǒng)計量獲得S1 S2 S3后手工計算F2 F1 并查找臨界值做出判定請點(diǎn) 判定規(guī)則請點(diǎn)判定實例 假設(shè)檢驗的F統(tǒng)計量的計算方法 29 例10 5中系數(shù) 和 取何種形式可以利用模型形式設(shè)定檢驗方法來確定 1 首先分別計算3種形式的模型 變參數(shù)模型 變截距模型和不變參數(shù)模型 在每個模型的回歸統(tǒng)計量里可以得到相應(yīng)的殘差平方和S1 339121 5 S2 444288 4和S3 1570884 2 按 10 2 7 式和 10 2 8 式計算F統(tǒng)計量 其中N 5 k 2 T 20 得到的兩個F統(tǒng)計量分別為 F1 S2 S1 8 S1 85 3 29F2 S3 S1 12 S1 85 25 73利用函數(shù) qfdist d k1 k2 得到F分布的臨界值 其中d是臨界點(diǎn) k1和k2是自由度 在給定5 的顯著性水平下 d 0 95 得到相應(yīng)的臨界值為 F 2 12 85 1 87F 1 8 85 2 049由于F2 1 87 所以拒絕H2 又由于F1 2 049 所以也拒絕H1 因此 例10 5的模型應(yīng)采用變系數(shù)的形式 模型形式檢驗步驟 注要手工計算 30 模型一變系數(shù)模型 根據(jù)以前所做的影響效應(yīng)填寫 POOL ESTIMATE如右窗口點(diǎn)確定結(jié)果請點(diǎn)結(jié)果 由于自變量前系數(shù)可變 所以自變量填寫在此處 31 手工記下S1 手工記下 自由度為N T K 1 32 模型二 固定影響 FixedEffects i j i j 說明軟件給出的固定影響分為 一總體均值二個體對總體的偏離 由于自變量前系數(shù)不變 所以自變量填寫在此處 POOL ESTIMATE如右窗口點(diǎn)確定結(jié)果請點(diǎn)結(jié)果 33 記下S2 記下 自由度為N T 1 K 34 附注 包含時期個體恒量的固定影響變截距模型 35 36 模型三 不變參數(shù)模型 所有截面截距相同 系數(shù)相同 由于自變量前系數(shù)不變 所以自變量填寫在此處 截距也不變 在此填寫C 小心此處選 NONE 點(diǎn)確定結(jié)果請點(diǎn)結(jié)果 37 所有的截面的系數(shù)相等 和將5個公司的數(shù)據(jù)接到一起 用OLS的估計結(jié)果相同 記下S3 記下自由度為NT K 1 38 1 橫截面的異方差與序列的自相關(guān)性是運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型時可能遇到的最為常見的問題 此時運(yùn)用OLS可能會產(chǎn)生結(jié)果失真 因此為了消除影響 對我國東 中 西部地區(qū)的分析將采用不相關(guān)回歸方法 SeeminglyUnrelatedRegression SUR 來估計方程 而對于全國范圍內(nèi)的估計來說 由于橫截面?zhèn)€數(shù)大于時序個數(shù) 所以采用截面加權(quán)估計法 CrossSectio