EVIEWS面板數據分析操作教程之PanelData模型

1、第一步第一步 錄入數據錄入數據第二步第二步 分析數據的平穩(wěn)性（單位根檢驗）分析數據的平穩(wěn)性（單位根檢驗）第三步第三步 平穩(wěn)性檢驗后分析路徑選擇平穩(wěn)性檢驗后分析路徑選擇第四步第四步 協整檢驗協整檢驗第五步第五步 回歸模型回歸模型1一一 請點請點 實例數據實例數據二二 請點請點 錄入數據軟件操作錄入數據軟件操作2五家企業(yè)和三個變量的五家企業(yè)和三個變量的20個年度個年度（1935-1954年）觀測值的時間序列年）觀測值的時間序列5家企業(yè)：家企業(yè)： 3個變量：個變量： GM：通用汽車公司：通用汽車公司 I ：總投資：總投資 CH：克萊斯勒公司：克萊斯勒公司 M ：前一年企業(yè)的市場價值：前一年企業(yè)的市場

2、價值 GE：通用電器公司：通用電器公司 （反映企業(yè)的預期利潤）（反映企業(yè)的預期利潤） WE：西屋公司：西屋公司 K ：前一年末工廠存貨和設備的價值：前一年末工廠存貨和設備的價值 US：美國鋼鐵公司：美國鋼鐵公司 （反映企業(yè)必要重置投資期望值）（反映企業(yè)必要重置投資期望值）3 File/New/ Workfile Workfile structure type ： Start date 1935 End date 1954 OK Objects/New Object ： Type of Object pool OKCross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE

3、 _USView/Spreadsheet View：i? m? k? File/New/ Workfile Workfile structure type ： Balanced Panel Start date 1935 End date 1954 Number of cross 1 OKCross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _USView/Spreadsheet View：i? m? k?4第二步第二步 分析數據的平穩(wěn)性（單位根檢驗）分析數據的平穩(wěn)性（單位根檢驗）請點請點 說明說明請點請點 軟件操作軟件操作結果結果 點檢驗結果點檢驗結果1 結果結

4、果25分析數據的平穩(wěn)性（單位根檢驗）說明分析數據的平穩(wěn)性（單位根檢驗）說明 注：所有序列者要檢驗注：所有序列者要檢驗 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：目的：防止虛假回歸或偽回歸防止虛假回歸或偽回歸方法方法： 相同根下：相同根下：LLC、Breintung 、 Hadri 不同根下：不同根下：IPS、ADF-Fisher 和和PP-Fisher5模式：模式： 三種檢驗模式：既有趨勢又有截距、只有截距、以上都無（對面板序列繪制時三種檢驗模式：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）。序圖做出模式選擇）。秩

5、序秩序：水平（：水平（level）、一階差分、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，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。并且認為，只有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。并且認為，只有三個模型的檢驗結果都不能拒絕原假設時，我們才認為時間序列是非平穩(wěn)的，而只要其型的檢驗結果都不能拒絕原假設時，我們才認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果拒絕了零假設，就可認為時間序列是

6、平穩(wěn)的。中有一個模型的檢驗結果拒絕了零假設，就可認為時間序列是平穩(wěn)的。6分析數據的平穩(wěn)性軟分析數據的平穩(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序列名序列名填寫模式，先做填寫模式，先做序列圖再選擇序列圖再選擇 填寫秩序填寫秩序 選擇檢驗選擇檢驗方法方法 填寫序列填寫序列名名 右邊右邊所有所有欄目欄目軟件軟件 自動自動填寫填寫無需無需更改更改7 例例10.4中中I?的水平變量的所有方法的單位根檢驗結果的水平變量的所有方法的單位根檢驗結果: 各種方法的結果各種方法的結果(除除Breitung檢驗檢驗 外外)都接受原假設，

7、都接受原假設， I?存在單位根，是非平穩(wěn)的。存在單位根，是非平穩(wěn)的。只有此處小于0.05,說明除此法外都認為非平穩(wěn)8 例例10.4中中I?的一階差分變量的所有方法的單位根檢驗結果的一階差分變量的所有方法的單位根檢驗結果: 各種方法的結果都拒絕原假設，所以可各種方法的結果都拒絕原假設，所以可以得出結論：以得出結論： I?是是I(1)的。的。所有P值均小于0.05，說明平穩(wěn)9第三步第三步 平穩(wěn)性檢驗后分析路徑選擇平穩(wěn)性檢驗后分析路徑選擇平穩(wěn)性檢驗后若：平穩(wěn)性檢驗后若：變量之間是非同階單整變量之間是非同階單整 請點請點 思路一思路一 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

8、路二思路二 協整檢驗協整檢驗10思路一：思路一：變量之間是非同階單整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據中有變量之間是非同階單整的指即面板數據中有些序列平穩(wěn)而有些序列不平穩(wěn)些序列平穩(wěn)而有些序列不平穩(wěn)，此時此時不能進行協整檢驗與直接對原序列進行回歸不能進行協整檢驗與直接對原序列進行回歸。對序列進行對序列進行差分或取對數差分或取對數使之變成同階序列使之變成同階序列 若變換序列后若變換序列后均為平穩(wěn)序列均為平穩(wěn)序列可用可用變換后的序列變換后的序列直接進行直接進行回歸回歸 若變換序列后均為同階非平穩(wěn)序列，則請點若變換序列后均為同階非平穩(wěn)序列，則請點 思路二思路二11思路二

9、思路二 變量之間是同階單整：協整檢驗變量之間是同階單整：協整檢驗 請點請點協整檢驗說明協整檢驗說明 請點請點 軟件操作軟件操作 結果判定結果判定請點請點 1 2 3 協整檢驗協整檢驗通過通過： 請點請點因果分析因果分析. 請點請點回歸分析回歸分析協整檢驗協整檢驗沒通過沒通過： 若均為若均為2階單整階單整，則都取差分或都取對數生成新序列進行單位根則都取差分或都取對數生成新序列進行單位根 檢驗否是檢驗否是1階單整（取差分或對數后都會變成階單整（取差分或對數后都會變成1階單整），如是階單整），如是 對新序列進行協整檢驗，如無法達成協整，分析終止。對新序列進行協整檢驗，如無法達成協整，分析終止。 若均

10、為若均為1階單整，直接全取差分或全取對數，進行回歸分析階單整，直接全取差分或全取對數，進行回歸分析12 協整檢驗協整檢驗 說說 明明原：不存在協整原：不存在協整面板數據的協整檢驗方法可以分為兩大類，一類是建立在面板數據的協整檢驗方法可以分為兩大類，一類是建立在Engle and Granger二二步法檢驗基礎上的面板協整檢驗，具體方法主要有步法檢驗基礎上的面板協整檢驗，具體方法主要有Pedroni檢驗和檢驗和Kao檢驗；另檢驗；另一類是建立在一類是建立在Johansen協整檢驗基礎上的面板協整檢驗。協整檢驗基礎上的面板協整檢驗。 1Pedroni檢驗檢驗 2Kao檢驗檢驗 3Johansen面

11、板協整檢驗面板協整檢驗13在在EViews中打開中打開pool對象，選對象，選擇擇Views/ Cointegration Test，則顯示協整檢驗的對話框。則顯示協整檢驗的對話框。協整檢驗操作協整檢驗操作14Pedroni檢驗檢驗：原假設：無協原假設：無協整關系整關系此欄目下此欄目下P值值均小于均小于0.05存在協整關系存在協整關系此欄目下此欄目下P值均值均兩個小于兩個小于0.05存在協整關系存在協整關系一個大于一個大于0.05，不支持協整不支持協整15檢驗方法檢驗方法檢驗假設檢驗假設統(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-6.787326（0.0

12、000）*Pedroni檢檢驗驗 H0： = 1 H1 ：( i = ) 1 Panel v-Statistic2.099652（0.044）*Panel rho-Statistic-3.415758（0.0012）*Panel PP-Statistic-5.991403（0.0000）*Panel ADF-Statistic-7.835311（0.0000）* H0： = 1 H1 ：( i = )1.87，所以拒絕所以拒絕H2；又由于又由于 F12.049，所以也拒絕所以也拒絕H1。因此，例因此，例10.5的模型應采用變系數的形式的模型應采用變系數的形式。 模型形式檢驗步驟：注要手工計算模

13、型形式檢驗步驟：注要手工計算28iiiiiuxy根據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果請點點確定結果請點 結果結果由于自變量前系數可變，所以自變量填寫在此處29手工記下 S1手工記下：自由度為N（ T-K-1 ）30 說說 明明軟件給出的固定影響分為：軟件給出的固定影響分為：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*由于自變量前系數不變，所以自變量填寫在此處POOL/ESTIMATE如右如右窗口窗口點確定結果請點點確定結果請點 結果結果31記下S2記下：自由度為N（T-1）-K32ittiititmuxy*3334ii

14、iuxy由于自變量前系數不變，所以自變量填寫在此處，截距也不變，在此填寫C小心小心此處選：NONE點確定結果請點點確定結果請點 結果結果35 所有的截面的系數相等，和將所有的截面的系數相等，和將5個公司的數據接到一起，個公司的數據接到一起，用用OLS的估計結果相同。的估計結果相同。記下S3記下自由度為NT-（K+1）36 （1）橫截面的異方差與序列的自相關性是運用面板數據模型時可能遇）橫截面的異方差與序列的自相關性是運用面板數據模型時可能遇到的最為常見的問題到的最為常見的問題,此時運用此時運用OLS可能會產生結果失真可能會產生結果失真,因此為了消除因此為了消除影響影響,對我國東、中、西部地區(qū)的分析將采用不相關回歸方法對我國東、中、西部地區(qū)的分析將采用不相關回歸方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)來估計方程。而對于全國范圍內來估計方程。而對于全國范圍內的估計來說的估計來說,由于橫截面?zhèn)€數大于時序個數由于橫截面?zhèn)€數大于時序個數,所以采用截面加權估計法所以采用截面加權估計法(Cross SectionWeights, CSW) 。（2）一般而言，面板數據可用固定效應）一般而言，面板數據可用固定效應(fixed effect) 和隨機效應和隨機效應(random effect) 估計方法估計方法,即如果選擇固定效應模型即如果選擇固定效應模型