Eviews面板數(shù)據(jù)之固定效應模型

1、Eviews面板數(shù)據(jù)之固定效應模型在面板數(shù)據(jù)線性回歸模型中，如果對于不同的截面或不同的時間序列，只是模型的截距項是不同的，而模型的斜率系數(shù)是相同的，則稱此模型為固定效應模型。固定效應模型分為三類：1.個體固定效應模型個體固定效應模型是對于不同的縱剖面時間序列（個體）只有截距項不同的模型： (1)從時間和個體上看，面板數(shù)據(jù)回歸模型的解釋變量對被解釋變量的邊際影響均是相同的，而且除模型的解釋變量之外，影響被解釋變量的其他所有（未包括在回歸模型或不可觀測的）確定性變量的效應只是隨個體變化而不隨時間變化時。檢驗：采用無約束模型和有約束模型的回歸殘差平方和之比構(gòu)造F統(tǒng)計量，以檢驗設定個體固定效應模型的合

2、理性。F模型的零假設：RRSS是有約束模型（即混合數(shù)據(jù)回歸模型）的殘差平方和，URSS是無約束模型ANCOVA估計的殘差平方和或者LSDV估計的殘差平方和。實踐：一、數(shù)據(jù)：已知19962002年中國東北、華北、華東15個省級地區(qū)的居民家庭人均消費（，不變價格）和人均收入（，不變價格）居民，利用數(shù)據(jù)（1）建立面板數(shù)據(jù)（panel data）工作文件；（2）定義序列名并輸入數(shù)據(jù)；（3）估計選擇面板模型；（4）面板單位根檢驗。年人均消費（consume）和人均收入（income）數(shù)據(jù)以及消費者價格指數(shù)（p）分別見表1，2和3。表1 19962002年中國東北、華北、華東15個省級地區(qū)的居民家庭人均消

3、費（元）數(shù)據(jù)人均消費1996199719981999200020012002CONSUMEAH3607.433693.553777.413901.814232.984517.654736.52CONSUMEBJ5729.526531.816970.837498.488493.498922.7210284.6CONSUMEFJ4248.474935.955181.455266.695638.746015.116631.68CONSUMEHB3424.354003.713834.434026.34348.474479.755069.28CONSUMEHLJ3110.923213.423303.15

4、3481.743824.444192.364462.08CONSUMEJL3037.323408.033449.743661.684020.874337.224973.88CONSUMEJS4057.54533.574889.435010.915323.185532.746042.6CONSUMEJX2942.113199.613266.813482.333623.563894.514549.32CONSUMELN3493.023719.913890.743989.934356.064654.425342.64CONSUMENMG2767.843032.33105.743468.993927.

5、754195.624859.88CONSUMESD3770.994040.634143.964515.0550225252.415596.32CONSUMESH6763.126819.946866.418247.698868.199336.110464CONSUMESX3035.593228.713267.73492.983941.874123.014710.96CONSUMETJ4679.615204.155471.015851.536121.046987.227191.96CONSUMEZJ5764.276170.146217.936521.547020.227952.398713.08表

6、2 19962002年中國東北、華北、華東15個省級地區(qū)的居民家庭人均收入（元）數(shù)據(jù)人均收入1996199719981999200020012002INCOMEAH4512.774599.274770.475064.65293.555668.86032.4INCOMEBJ7332.017813.168471.989182.7610349.6911577.7812463.92INCOMEFJ5172.936143.646485.636859.817432.268313.089189.36INCOMEHB4442.814958.675084.645365.035661.165984.826679.

7、68INCOMEHLJ3768.314090.724268.54595.144912.885425.876100.56INCOMEJL3805.534190.584206.644480.0148105340.466260.16INCOMEJS5185.795765.26017.856538.26800.237375.18177.64INCOMEJX3780.24071.324251.424720.585103.585506.026335.64INCOMELN4207.234518.14617.244898.615357.795797.016524.52INCOMENMG3431.813944.

8、674353.024770.535129.055535.896051INCOMESD4890.285190.795380.085808.966489.977101.087614.36INCOMESH8178.488438.898773.110931.6411718.0112883.4613249.8INCOMESX3702.693989.924098.734342.614724.115391.056234.36INCOMETJ5967.716608.397110.547649.838140.58958.79337.56INCOMEZJ6955.797358.727836.768427.9592

9、79.1610464.6711715.6表3 19962002年中國東北、華北、華東15個省級地區(qū)的消費者物價指數(shù)物價指數(shù)1996199719981999200020012002PAH109.9101.310097.8100.7100.599PBJ111.6105.3102.4100.6103.5103.198.2PFJ105.9101.799.799.1102.198.799.5PHB107.1103.598.498.199.7100.599PHLJ107.1104.4100.496.898.3100.899.3PJL107.2103.799.29898.6101.399.5PJS109.3

10、101.799.498.7100.1100.899.2PJX108.410210198.6100.399.5100.1PLN107.9103.199.398.699.910098.9PNMG107.6104.599.399.8101.3100.6100.2PSD109.6102.899.499.3100.2101.899.3PSH109.2102.8100101.5102.5100100.5PSX107.9103.198.699.6103.999.898.4PTJ109103.199.598.999.6101.299.6PZJ107.9102.899.798.810199.899.1二、1.輸

11、入操作： 步驟：（1）FileNewWorkfile步驟：（2）Start dateEnd dateOK步驟：（3）ObjectNew Object步驟：（4）Type of objectPool步驟：（5）輸入所有序列名稱步驟：（6）定義各變量點擊sheet輸入consume？income？p?步驟：（7）將表1、2、3中的數(shù)據(jù)復制到Eviews中2.估計操作：步驟：（1）點擊poolmodelEstimate對話框說明Dependent variable:被解釋變量；Common：系數(shù)相同部分Cross-section specific:截面系數(shù)不同部分步驟：（2）將截距項選擇區(qū)選Fixe

12、d effects（固定效應） Cross-section：Fixed得到如下輸出結(jié)果：接下來用F統(tǒng)計量檢驗是應該建立混合回歸模型，還是個體固定效應回歸模型。：。模型中不同個體的截距相同（真實模型為混合回歸模型）。：模型中不同個體的截距項不同（真實模型為個體固定效應回歸模型）。對模型進行檢驗：所以推翻原假設，建立個體固定效應回歸模型更合理。RRSS求法請參見Eview面板數(shù)據(jù)之混合回歸模型相應的表達式為： (6.64) (49.55) 其中虛擬變量的定義是：15個省級地區(qū)的城鎮(zhèn)人均指出平均占收入68.62%。從上面的結(jié)果可以看出北京市居民的自發(fā)性消費明顯高于其他地區(qū)。2.時點固定效應模型時點固

13、定效應模型就是對于不同的截面（時點）有不同截距的模型。如果確知對于不同的截面，模型的截距顯著不同，但是對于不同的時間序列（個體）截距是相同的，那么應該建立時點固定效應模型： (2)時點固定效應模型與個體固定效應模型的操作區(qū)別在于步驟（2），將時間項選擇區(qū)選 Period：Fixed（時間固定效應）得到如下結(jié)果：接下來用F統(tǒng)計量檢驗是應該建立混合回歸模型，還是個體固定效應回歸模型。：。模型中不同個體的截距相同（真實模型為混合回歸模型）。：模型中不同個體的截距項不同（真實模型為時間固定效應回歸模型）。對模型進行檢驗：所以推翻原假設，可以建立時點固定效應回歸模型RRSS求法請參見Eview面板數(shù)據(jù)之

14、混合回歸模型相應的表達式為： (76.0) 其中虛擬變量的定義是：3.時點個體固定效應模型時點個體固定效應模型就是對于不同的截面（時點）、不同的時間序列（個體）都有不同截距模型。如果確知對于不同的截面、不同的時間序列（個體）模型的截距都顯著地不相同，那么應該建立時點個體固定效應模型： (3)時點固定效應模型與個體固定效應模型的操作區(qū)別在于步驟（2），將截距項選擇區(qū)域：Cross-section：fixed（個體固定效應），時間項選擇區(qū)選 Period：Fixed（時間固定效應）得到結(jié)果如下：Dependent Variable: CONSUME?Method: Pooled Least Squ

15、aresDate: 07/21/14 Time: 15:44Sample: 1996 2002Included observations: 7Cross-sections included: 15Total pool (balanced) observations: 105VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C806.6751221.21433.6465780.0005INCOME?0.6533380.03454118.915040.0000Fixed Effects (Cross)AH-C-94.50854BJ-C

16、698.0132FJ-C-18.86465HB-C-200.3997HLJ-C-246.3712JL-C-54.16421JS-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-C122.8854E

17、ffects SpecificationCross-section fixed (dummy variables)Period fixed (dummy variables)R-squared0.993278    Mean dependent var4981.017Adjusted R-squared0.991577    S.D. dependent var1700.985S.E. of regression156.1067    Akaike info criterion13.12288Sum squared resid2022652.