Eviews面板數(shù)據(jù)之隨機(jī)效應(yīng)模型

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上隨機(jī)效應(yīng)模型的估計(jì)原理說明與豪斯曼檢驗(yàn)在面板數(shù)據(jù)的計(jì)量分析中，如果解釋變量對被解釋變量的效應(yīng)不隨個(gè)體和時(shí)間變化，并且解釋被解釋變量的信息不夠完整，即解釋變量中不包含一些影響被解釋變量的不可觀測的確定性因素，可以將模型設(shè)定為固定效應(yīng)模型，采用反映個(gè)體特征或時(shí)間特征的虛擬變量（即知隨個(gè)體變化或只隨時(shí)間變化）或者分解模型的截距項(xiàng)來描述這些缺失的確定性信息。但是，固定效應(yīng)模型也存在一定的不足。例如固定效應(yīng)模型模型中包含許多虛擬變量時(shí)，減少了模型估計(jì)的自由度；實(shí)際應(yīng)用中，固定效應(yīng)模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)難以滿足模型的基本假設(shè)，易于導(dǎo)致參數(shù)的非有效估計(jì)。更為重要的是，它只考慮了不完整的確

2、定性信息對被解釋變量的效應(yīng)，而未包含不可觀測的隨機(jī)信息的效應(yīng)。為了彌補(bǔ)這一不足，Maddala(1971)將混合數(shù)據(jù)回歸的隨機(jī)誤差項(xiàng)分解為截面隨機(jī)誤差分量、時(shí)間隨機(jī)誤差分量和個(gè)體時(shí)間隨機(jī)誤差分量三部分，討論如下隨機(jī)效應(yīng)模型或雙分量誤差分解模型（1）： (1)表示個(gè)體隨機(jī)誤差分量；表示時(shí)間隨機(jī)誤差分量；表示個(gè)體時(shí)間（或混合）隨機(jī)誤差分量。如果模型（1）中只存在截面隨機(jī)誤差分量而不存在時(shí)間隨機(jī)誤差分量，則稱為個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型，否則稱為個(gè)體時(shí)間小于模型?；蛘叻Q為但分了誤差分解模型。下面來介紹這兩種模型：1.個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型當(dāng)利用面板數(shù)據(jù)研究擁有擁有充分多個(gè)體的總體經(jīng)濟(jì)特征時(shí)，若利用總體數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)

3、模型就會(huì)損失巨大的自由度，使得個(gè)體截距項(xiàng)的估計(jì)不具有有效性。這時(shí)，可以在總體中隨機(jī)抽取N個(gè)樣本，利用這N個(gè)樣本的個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型： (2)推斷總體的經(jīng)濟(jì)規(guī)律。其中，個(gè)體隨機(jī)誤差項(xiàng)是屬于第i個(gè)個(gè)體的隨機(jī)干擾分量，并在整個(gè)時(shí)間范圍（t=1,2,T）保持不變，其反映了不隨時(shí)間變化的不可觀測隨機(jī)信息的效應(yīng)。檢驗(yàn)：個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)和備擇假設(shè)分別是： （混合估計(jì)模型）(個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型)個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：其中，是混合模型OLS估計(jì)的殘差。在零售下，統(tǒng)計(jì)量LM服從1個(gè)自由度的分布，即。2.個(gè)體時(shí)間隨機(jī)效應(yīng)模型實(shí)踐：一、數(shù)據(jù)：已知19962002年中國東北、華北、華東15個(gè)省級地區(qū)的居民家庭人均消

4、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(gè)省級地區(qū)的居民家庭人均消費(fèi)（元）數(shù)據(jù)人均消費(fèi)1996199719981999200020012002CONSUMEAH3607.433693.553777.413901.814232.984517.654736.52CONSUMEBJ5729.526531.81697

5、0.837498.488493.498922.7210284.6CONSUMEFJ4248.474935.955181.455266.695638.746015.116631.68CONSUMEHB3424.354003.713834.434026.34348.474479.755069.28CONSUMEHLJ3110.923213.423303.153481.743824.444192.364462.08CONSUMEJL3037.323408.033449.743661.684020.874337.224973.88CONSUMEJS4057.54533.574889.435010.91

6、5323.185532.746042.6CONSUMEJX2942.113199.613266.813482.333623.563894.514549.32CONSUMELN3493.023719.913890.743989.934356.064654.425342.64CONSUMENMG2767.843032.33105.743468.993927.754195.624859.88CONSUMESD3770.994040.634143.964515.0550225252.415596.32CONSUMESH6763.126819.946866.418247.698868.199336.11

7、0464CONSUMESX3035.593228.713267.73492.983941.874123.014710.96CONSUMETJ4679.615204.155471.015851.536121.046987.227191.96CONSUMEZJ5764.276170.146217.936521.547020.227952.398713.08表2 19962002年中國東北、華北、華東15個(gè)省級地區(qū)的居民家庭人均收入（元）數(shù)據(jù)人均收入1996199719981999200020012002INCOMEAH4512.774599.274770.475064.65293.555668.8

8、6032.4INCOMEBJ7332.017813.168471.989182.7610349.6911577.7812463.92INCOMEFJ5172.936143.646485.636859.817432.268313.089189.36INCOMEHB4442.814958.675084.645365.035661.165984.826679.68INCOMEHLJ3768.314090.724268.54595.144912.885425.876100.56INCOMEJL3805.534190.584206.644480.0148105340.466260.16INCOMEJS5

9、185.795765.26017.856538.26800.237375.18177.64INCOMEJX3780.24071.324251.424720.585103.585506.026335.64INCOMELN4207.234518.14617.244898.615357.795797.016524.52INCOMENMG3431.813944.674353.024770.535129.055535.896051INCOMESD4890.285190.795380.085808.966489.977101.087614.36INCOMESH8178.488438.898773.1109

10、31.6411718.0112883.4613249.8INCOMESX3702.693989.924098.734342.614724.115391.056234.36INCOMETJ5967.716608.397110.547649.838140.58958.79337.56INCOMEZJ6955.797358.727836.768427.959279.1610464.6711715.6表3 19962002年中國東北、華北、華東15個(gè)省級地區(qū)的消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)物價(jià)指數(shù)1996199719981999200020012002PAH109.9101.310097.8100.7100.599P

11、BJ111.6105.3102.4100.6103.5103.198.2PFJ105.9101.799.799.1102.198.799.5PHB107.1103.598.498.199.7100.599PHLJ107.1104.4100.496.898.3100.899.3PJL107.2103.799.29898.6101.399.5PJS109.3101.799.498.7100.1100.899.2PJX108.410210198.6100.399.5100.1PLN107.9103.199.398.699.910098.9PNMG107.6104.599.399.8101.3100.

12、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

13、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Random effects（個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)） Cross-section：Random備注：若是個(gè)體時(shí)間小于模型則選擇cross-section：random period：random得到如下部分輸出結(jié)果：相應(yīng)的表達(dá)式是： (64.9) 其中虛擬變量的定義是：豪斯曼檢驗(yàn)：接下來利用Hausman統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)應(yīng)該建立個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)回歸模型還是個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型。：個(gè)體效應(yīng)與回歸變量（）無關(guān)（個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)回歸模型）：個(gè)體效應(yīng)與回歸變量（）相關(guān)（個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型）分析過程如下：步驟：（3）在上述輸出結(jié)果選擇：ViewFixed/Random Effects TestingCorrelated Random Effects-Hausman Test得到如下檢驗(yàn)結(jié)果：由檢驗(yàn)輸出結(jié)果的上半部分可以看出，Hausman統(tǒng)計(jì)量的值是18.76，相對應(yīng)的概率是0.