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文檔簡介
1、Eviews面板數(shù)據(jù)之固定效應(yīng)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(xiàng)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(yīng)模型。固定效應(yīng)模型分為三類:1.個體固定效應(yīng)模型個體固定效應(yīng)模型是對于不同的縱剖面時間序列(個體)只有截距項(xiàng)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(yīng)只是隨個體變化而不隨時間變化時。檢驗(yàn):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(jì)量,以檢驗(yàn)設(shè)定個體固定效應(yīng)模型的合
2、理性。F模型的零假設(shè):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(jì)的殘差平方和或者LSDV估計(jì)的殘差平方和。實(shí)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(fèi)(,不變價(jià)格)和人均收入(,不變價(jià)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(jì)選擇面板模型;(4)面板單位根檢驗(yàn)。年人均消費(fèi)(consume)和人均收入(income)數(shù)據(jù)以及消費(fèi)者價(jià)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(fèi)(元)數(shù)據(jù)人均消費(fèi)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(fèi)者物價(jià)指數(shù)物價(jià)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(diǎn)擊sheet輸入consume?income?p?步驟:(7)將表1、2、3中的數(shù)據(jù)復(fù)制到Eviews中2.估計(jì)操作:步驟:(1)點(diǎn)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(xiàng)選擇區(qū)選Fixe
12、d effects(固定效應(yīng)) Cross-section:Fixed得到如下輸出結(jié)果:接下來用F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)是應(yīng)該建立混合回歸模型,還是個體固定效應(yīng)回歸模型。:。模型中不同個體的截距相同(真實(shí)模型為混合回歸模型)。:模型中不同個體的截距項(xiàng)不同(真實(shí)模型為個體固定效應(yīng)回歸模型)。對模型進(jìn)行檢驗(yàn):所以推翻原假設(shè),建立個體固定效應(yīng)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(yīng)的表達(dá)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(fèi)明顯高于其他地區(qū)。2.時點(diǎn)固定效應(yīng)模型時點(diǎn)固
13、定效應(yīng)模型就是對于不同的截面(時點(diǎn))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(yīng)該建立時點(diǎn)固定效應(yīng)模型: (2)時點(diǎn)固定效應(yīng)模型與個體固定效應(yīng)模型的操作區(qū)別在于步驟(2),將時間項(xiàng)選擇區(qū)選 Period:Fixed(時間固定效應(yīng))得到如下結(jié)果:接下來用F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)是應(yīng)該建立混合回歸模型,還是個體固定效應(yīng)回歸模型。:。模型中不同個體的截距相同(真實(shí)模型為混合回歸模型)。:模型中不同個體的截距項(xiàng)不同(真實(shí)模型為時間固定效應(yīng)回歸模型)。對模型進(jìn)行檢驗(yàn):所以推翻原假設(shè),可以建立時點(diǎn)固定效應(yīng)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(yīng)的表達(dá)式為: (76.0) 其中虛擬變量的定義是:3.時點(diǎn)個體固定效應(yīng)模型時點(diǎn)個體固定效應(yīng)模型就是對于不同的截面(時點(diǎn))、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(yīng)該建立時點(diǎn)個體固定效應(yīng)模型: (3)時點(diǎn)固定效應(yīng)模型與個體固定效應(yīng)模型的操作區(qū)別在于步驟(2),將截距項(xiàng)選擇區(qū)域:Cross-section:fixed(個體固定效應(yīng)),時間項(xiàng)選擇區(qū)選 Period:Fixed(時間固定效應(yīng))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.
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