eviews處理面板數(shù)據(jù)ppt課件

1、第一步第一步 錄入數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)第二步第二步 分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性單位根檢驗分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性單位根檢驗第三步第三步 平穩(wěn)性檢驗后分析途徑選擇平穩(wěn)性檢驗后分析途徑選擇第四步第四步 協(xié)整檢驗協(xié)整檢驗第五步第五步 回歸模型回歸模型一一 請點請點 實例數(shù)據(jù)實例數(shù)據(jù)二二 請點請點 錄入數(shù)據(jù)軟件操作錄入數(shù)據(jù)軟件操作US：美國鋼鐵公司：美國鋼鐵公司反映企業(yè)必要重置投反映企業(yè)必要重置投資期望值資期望值錄入錄入 數(shù)據(jù)軟件操作數(shù)據(jù)軟件操作EVIEW6.0第二步第二步 分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性單位根檢驗分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性單位根檢驗請點請點 闡明闡明請點請點 軟件操作軟件操作結(jié)果結(jié)果 點檢驗結(jié)果點檢驗結(jié)果1 結(jié)果結(jié)果2分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)

2、性單位根檢驗闡明分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性單位根檢驗闡明 注：一切序列者要檢驗注：一切序列者要檢驗 原：不穩(wěn)定原：不穩(wěn)定Hadri 除外，除外， Hadri 中中 原：穩(wěn)定原：穩(wěn)定 目的：防止虛偽回歸或偽回歸目的：防止虛偽回歸或偽回歸方法：方法： 一樣根下：一樣根下：LLC、Breintung 、 Hadri 不同根下：不同根下：IPS、ADF-Fisher 和和PP-Fisher5方式：方式： 三種檢驗方式：既有趨勢又有截距、只需截距、以上都無對面板序列繪制時三種檢驗方式：既有趨勢又有截距、只需截距、以上都無對面板序列繪制時序圖做出方式選擇。序圖做出方式選擇。次序：程度次序：程度level、一階差分、

3、二階甚至高階差分直至序列平穩(wěn)為止。、一階差分、二階甚至高階差分直至序列平穩(wěn)為止。備注：備注：ADF檢驗是經(jīng)過三個模型來完成，首先從含有截距和趨勢項的模型開場，檢驗是經(jīng)過三個模型來完成，首先從含有截距和趨勢項的模型開場，再檢驗只含截距項的模型，最后檢驗二者都不含的模型。并且以為，只需三個模再檢驗只含截距項的模型，最后檢驗二者都不含的模型。并且以為，只需三個模型的檢驗結(jié)果都不能回絕原假設(shè)時，我們才以為時間序列是非平穩(wěn)的，而只需其型的檢驗結(jié)果都不能回絕原假設(shè)時，我們才以為時間序列是非平穩(wěn)的，而只需其中有一個模型的檢驗結(jié)果回絕了零假設(shè)，就可以為時間序列是平穩(wěn)的。中有一個模型的檢驗結(jié)果回絕了零假設(shè)，就可

4、以為時間序列是平穩(wěn)的。分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性軟分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性軟 件件 操操 作作 在在Pool對象，對象，View/Unit Root Test，輸入相應的，輸入相應的Pool序列名序列名填寫方式，先做填寫方式，先做序列圖再選擇序列圖再選擇 填寫次序填寫次序 選擇檢驗選擇檢驗方法方法 填寫序列填寫序列名名 右邊右邊一切一切欄目欄目軟件軟件 自動自動填寫填寫無需無需更改更改 例例10.4中中I?的程度變量的一切方法的單位根檢驗結(jié)果的程度變量的一切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。只需此處小于0.05,闡明除此法外都以為非平

5、穩(wěn) 例例10.4中中I?的一階差分變量的一切方法的單位根檢驗結(jié)果的一階差分變量的一切方法的單位根檢驗結(jié)果: 各種方法的結(jié)果都回絕原假設(shè)，所以可以得出結(jié)論： I?是I(1)的。一切P值均小于0.05，闡明平穩(wěn)第三步第三步 平穩(wěn)性檢驗后分析途徑選擇平穩(wěn)性檢驗后分析途徑選擇平穩(wěn)性檢驗后假設(shè)：平穩(wěn)性檢驗后假設(shè)：變量之間是非同階單整變量之間是非同階單整 請點請點 思緒一思緒一 序列變換序列變換變量之間是同階單整變量之間是同階單整 請點請點 思緒二思緒二 協(xié)整檢驗協(xié)整檢驗思緒一：變量之間是非同階單整思緒一：變量之間是非同階單整 ：序列變換：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)而有些序變

6、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)，此時不能進展協(xié)整檢驗與直接對原序列進展回歸。列不平穩(wěn)，此時不能進展協(xié)整檢驗與直接對原序列進展回歸。對序列進展差分或取對數(shù)使之變成同階序列對序列進展差分或取對數(shù)使之變成同階序列 假設(shè)變換序列后均為平穩(wěn)序列可用變換后的序列直接進展回歸假設(shè)變換序列后均為平穩(wěn)序列可用變換后的序列直接進展回歸 假設(shè)變換序列后均為同階非平穩(wěn)序列，那么請點假設(shè)變換序列后均為同階非平穩(wěn)序列，那么請點 思緒二思緒二思緒二思緒二 變量之間是同階單整：協(xié)整檢驗變量之間是同階單整：協(xié)整檢驗 請點協(xié)整檢驗闡明請點協(xié)整檢驗闡明 請點請點 軟件操作軟件操作 結(jié)果斷定請點結(jié)果斷

7、定請點 1 2 3 協(xié)整檢驗經(jīng)過：協(xié)整檢驗經(jīng)過： 請點因果分析請點因果分析. 請點回歸分析請點回歸分析協(xié)整檢驗沒經(jīng)過：協(xié)整檢驗沒經(jīng)過： 假設(shè)均為假設(shè)均為2階單整，那么都取差分或都取對數(shù)生成新序列進展單階單整，那么都取差分或都取對數(shù)生成新序列進展單位根位根 檢驗否是檢驗否是1階單整取差分或?qū)?shù)后都會變成階單整取差分或?qū)?shù)后都會變成1階單整，如是階單整，如是 對新序列進展協(xié)整檢驗，如無法達成協(xié)整，分析終止。對新序列進展協(xié)整檢驗，如無法達成協(xié)整，分析終止。 假設(shè)均為假設(shè)均為1階單整，直接全取差分或全取對數(shù)，進展回歸分析階單整，直接全取差分或全取對數(shù)，進展回歸分析 協(xié)整檢驗協(xié)整檢驗 說說 明明原：不存

8、在協(xié)整原：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Engle and Granger二步法檢驗根底上的面板協(xié)整檢驗，詳細方法主要有二步法檢驗根底上的面板協(xié)整檢驗，詳細方法主要有Pedroni檢驗和檢驗和Kao檢驗；另一類是建立在檢驗；另一類是建立在Johansen協(xié)整檢驗根底上協(xié)整檢驗根底上的面板協(xié)整檢驗。的面板協(xié)整檢驗。 1Pedroni檢驗檢驗 2Kao檢驗檢驗 3Johansen面板協(xié)整檢驗面板協(xié)整檢驗協(xié)整檢驗操作協(xié)整檢驗操作Pedroni檢驗：檢驗：原假設(shè)：無協(xié)原假設(shè)：無協(xié)整關(guān)系整關(guān)系此欄目下此欄目下P值值均小于均小

9、于0.05存在協(xié)整關(guān)系存在協(xié)整關(guān)系此欄目下此欄目下P值均值均兩個小于兩個小于0.05存在協(xié)整關(guān)系存在協(xié)整關(guān)系一個大于一個大于0.05，不支持協(xié)整不支持協(xié)整檢驗方法檢驗方法檢驗假設(shè)檢驗假設(shè)統(tǒng)計量名統(tǒng)計量名統(tǒng)計量值統(tǒng)計量值P值值Kao檢驗檢驗H0： = 1 ADF-6.7873260.0000*Pedroni檢檢驗驗 H0： = 1 H1 ：(i = ) 1 Panel v-Statistic2.0996520.044*Panel rho-Statistic-3.4157580.0012*Panel PP-Statistic-5.9914030.0000*Panel ADF-Statistic-7

10、.8353110.0000* H0： = 1 H1 ：(i = )1.87，所以回絕H2；又由于 F12.049，所以也回絕H1。因此，例10.5的模型應采用變系數(shù)的方式。 模型方式檢驗步驟：注要手工計算模型方式檢驗步驟：注要手工計算iiiiiuxy根據(jù)以前所做的影響效應填寫POOL/ESTIMATE如右如右窗口窗口點確定結(jié)果請點點確定結(jié)果請點 結(jié)果結(jié)果由于自變量前系數(shù)可變，所以自變量填寫在此處手工記下 S1手工記下：自在度為N T-K-1 說說 明明軟件給出的固定影響分軟件給出的固定影響分為：為：一一 總體均值總體均值二二 個體對總體的偏離個體對總體的偏離iiiimuxy*由于自變量前系數(shù)不

11、變，所以自變量填寫在此處POOL/ESTIMATE如右如右窗口窗口點確定結(jié)果請點點確定結(jié)果請點 結(jié)果結(jié)果記下S2記下：自在度為NT-1-Kittiititmuxy*iiiuxy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小心此小心此處選：處選：NONE點確定結(jié)果請點點確定結(jié)果請點 結(jié)果結(jié)果 一切的截面的系數(shù)相等，和將一切的截面的系數(shù)相等，和將5個公司的數(shù)據(jù)接到一同，用個公司的數(shù)據(jù)接到一同，用OLS的的估計結(jié)果一樣。估計結(jié)果一樣。記下S3記下自在度為NT-K+1 1橫截面的異方差與序列的自相關(guān)性是運用面板數(shù)據(jù)模橫截面的異方差與序列的自相關(guān)性是運用面板數(shù)據(jù)模型時能夠遇到的最為

12、常見的問題型時能夠遇到的最為常見的問題,此時運用此時運用OLS能夠會產(chǎn)生能夠會產(chǎn)生結(jié)果失真結(jié)果失真,因此為了消除影響因此為了消除影響,對我國東、中、西部地域的分對我國東、中、西部地域的分析將采用不相關(guān)回歸方法析將采用不相關(guān)回歸方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)來估計方程。而對于全國范圍內(nèi)的估計來說來估計方程。而對于全國范圍內(nèi)的估計來說,由于橫截由于橫截面?zhèn)€數(shù)大于時序個數(shù)面?zhèn)€數(shù)大于時序個數(shù),所以采用截面加權(quán)估計法所以采用截面加權(quán)估計法(Cross SectionWeights, CSW) 。2普通而言，面板數(shù)據(jù)可用固定效應普通而言，面板數(shù)據(jù)可用固定效應(fixed effect) 和隨和隨機效應機效應(random effect) 估計方法估計方法,即假設(shè)選擇固定效應模型即假設(shè)選擇固定效應模型,那么利用虛擬變量最小二乘法那么利用虛擬變量最小二乘法(LSDV) 進展估計進展估計;假設(shè)