Eviews面板大数据之固定效应模型
固定效应变截距模型eviews
《固定效应变截距模型eviews》在统计学中，固定效应变截距模型是一种多元回归分析方法，通常用于研究面板数据中的固定效应和变截距。
而EViews作为一款强大的计量经济学软件，可以帮助研究者进行各种计量分析，包括固定效应变截距模型的估计和推断。
在本文中，我们将深入探讨固定效应变截距模型在EViews中的应用，以及个人对这一主题的理解和观点。
一、固定效应变截距模型的基本概念1.1 什么是固定效应变截距模型固定效应变截距模型是一种用于分析面板数据的统计模型，它包括了固定效应和变截距。
固定效应指的是个体特定的不变因素，而变截距则是个体特定的斜率。
这种模型能够更准确地捕捉面板数据中个体间的差异，因此在实证研究中得到了广泛的应用。
1.2 模型的基本假设在使用固定效应变截距模型进行分析时，需要满足一些基本假设，比如个体效应与解释变量之间不能存在内生性，个体效应是固定的等等。
只有在这些基本假设成立的情况下，才能够对模型进行有效的估计和推断。
二、EViews中固定效应变截距模型的应用2.1 数据准备在EViews中进行固定效应变截距模型分析之前，首先需要对面板数据进行准备。
这包括导入数据、设定面板数据格式、检查面板数据的平稳性和异方差性等步骤。
2.2 模型估计通过EViews的面板数据估计功能，可以轻松地对固定效应变截距模型进行估计。
在进行模型估计时，需要设定固定效应和变截距，并进行相应的推断。
2.3 结果解读EViews将模型估计的结果以表格和图形的形式呈现出来，研究者可以通过这些结果来判断模型的拟合程度和各个变量的显著性。
EViews还提供了对估计结果进行进一步分析的功能，比如残差分析、模型诊断等。
三、个人观点和理解作为一名计量经济学研究者，我深刻理解固定效应变截距模型在面板数据分析中的重要性。
这种模型能够更好地控制面板数据中的个体特异性，提高了分析的准确性和可信度。
而EViews作为一款优秀的计量经济学软件，为研究者提供了便捷、高效的分析工具，使得固定效应变截距模型的应用变得更加简单和灵活。
Eviews面板数据之固定效应模型
Eviews 面板数据之固定效应模型在面板数据线性回归模型中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是相同的，则称此模型为固定效应模型。
固定效应模型分为三类：1.个体固定效应模型个体固定效应模型是对于不同的纵剖面时间序列（个体）只有截距项不同的模型：2Kit i k kit it k y x u λβ==++∑ (1)从时间和个体上看，面板数据回归模型的解释变量对被解释变量的边际影响均是相同的，而且除模型的解释变量之外，影响被解释变量的其他所有（未包括在回归模型或不可观测的）确定性变量的效应只是随个体变化而不随时间变化时。
检验：采用无约束模型和有约束模型的回归残差平方和之比构造F 统计量，以检验设定个体固定效应模型的合理性。
F 模型的零假设：01231:0N H λλλλ-===⋅⋅⋅==()1(1,(1)1)(1)RRSS URSS N F F N N T K URSSNT N K --=---+--+RRSS 是有约束模型（即混合数据回归模型）的残差平方和，URSS 是无约束模型ANCOVA 估计的残差平方和或者LSDV 估计的残差平方和。
实践：一、数据：已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（cp ，不变价格）和人均收入（ip ，不变价格）居民，利用数据（1）建立面板数据（panel data）工作文件；（2）定义序列名并输入数据；（3）估计选择面板模型；（4）面板单位根检验。
年人均消费（consume）和人均收入（income）数据以及消费者价格指数（p）分别见表1，2和3。
表1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（元）数据表2 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入（元）数据表3 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的消费者物价指数物价指数1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 PAH 109.9 101.3 100 97.8 100.7 100.5 99 PBJ 111.6 105.3 102.4 100.6 103.5 103.1 98.2 PFJ 105.9 101.7 99.7 99.1 102.1 98.7 99.5 PHB 107.1 103.5 98.4 98.1 99.7 100.5 99 PHLJ 107.1 104.4 100.4 96.8 98.3 100.8 99.3 PJL 107.2 103.7 99.2 98 98.6 101.3 99.5 PJS 109.3 101.7 99.4 98.7 100.1 100.8 99.2 PJX 108.4 102 101 98.6 100.3 99.5 100.1 PLN 107.9 103.1 99.3 98.6 99.9 100 98.9 PNMG 107.6 104.5 99.3 99.8 101.3 100.6 100.2 PSD 109.6 102.8 99.4 99.3 100.2 101.8 99.3 PSH 109.2 102.8 100 101.5 102.5 100 100.5 PSX 107.9 103.1 98.6 99.6 103.9 99.8 98.4 PTJ 109 103.1 99.5 98.9 99.6 101.2 99.6 PZJ 107.9 102.8 99.7 98.8 101 99.8 99.1二、1.输入操作：步骤：（1）File——New——Workfile步骤：（2）Start date——End date——OK步骤：（3）Object——New Object步骤：（4）Type of object——Pool步骤：（5）输入所有序列名称步骤：（6）定义各变量点击sheet—输入consume？income？p?步骤：（7）将表1、2、3中的数据复制到Eviews中2.估计操作：步骤：（1）点击poolmodel——Estimate对话框说明Dependent variable:被解释变量；Common：系数相同部分Cross-section specific:截面系数不同部分步骤：（2）将截距项选择区选Fixed effects（固定效应）Cross-section：Fixed得到如下输出结果：接下来用F 统计量检验是应该建立混合回归模型，还是个体固定效应回归模型。
固定效应面板数据模型
– 所以，在建立Panel Data模型时必须控制不可观察的 个体和（或）时间的特征以避免模型设定的偏差并改 进参数估计的有效性。
• Panel Data是来自经济活动的复杂过程。
– 若假设经济变量在每个时点上都是由参数化的概率分 布函数生成的，实际上是不现实的。 – 忽视这种在横截面或时间上参数的本质上的差异可能 会导致参数估计不是一致估计或估计出的参数值无意 义。
• 检验假设1的F统计量
(S 2 S1 ) /[(n 1) K ] F1 ~ F[(n 1) K , n(T K 1)] S1 /[nT n( K 1)]
•从直观上看，如S2－S1很小，F1则很小，低于临界值，接受 H1。 S2为截距变化、系数不变的模型的残差平方和，S1为截 距、系数都变化的模型的残差平方和。
• 模型6：截面个体和时点变截距模型。
Yit i t Xit β it
i 1,, n t 1,, T
该模型表示，在横截面个体之间，存在个体影响，同时 在不同的时点之间，存在个体影响，但是不存在变化的 经济结构，因而结构参数在不同横截面个体上是相同的。 这是一类在实际应用中常见的模型。从应用的角度，人们 希望既控制截面个体影响，也控制时点影响，然后求得平 均意义上的不变的结构参数。 该模型的估计方法与模型2并无大的差别。
– 如果n充分小，此模型可以当作具有（n+K)个参数的 多元回归,参数可由普通最小二乘进行估计。
ˆ α ˆ D X D X β
1
D X y
– 当n很大，甚至成千上万，OLS计算可能超过任何计算 机的存储容量。可用分块回归的方法进行计算。
– 分块回归的思路是：首先设法消去参数αi，估计参数β； 然后再在每个截面个体上利用变量的观测值和参数β的 估计值，计算参数αi的估计量。
面板固定效应模型的解释
面板固定效应模型的解释面板固定效应模型（Panel Fixed Effects Model）是一种在计量经济学中常用的数据分析方法，它用于处理面板数据集，即同时包含了横向和纵向的数据。
横向数据是指在不同时间点上对同一组个体（如公司或个人）的观测数据，而纵向数据则是在同一时间点上对不同个体的观测数据。
面板数据集具有丰富的信息，可以帮助我们更好地理解数据之间的关系，因此面板固定效应模型在实证经济学研究中具有重要的应用价值。
面板数据集的特点是个体之间可能存在个体固定效应，即个体特有的性质或特征会对因变量产生影响。
例如，不同公司的盈利能力可能会受到公司规模、行业属性等因素的影响。
同时，个体之间的观测数据之间可能存在序列相关性或者异方差性等问题。
为了解决这些问题，面板固定效应模型提供了一种有效的数据分析工具。
面板固定效应模型的基本思路是通过引入个体固定效应来控制个体特有的因素对因变量的影响。
具体来说，固定效应模型对每个个体引入一个虚拟变量，用于捕捉个体特有的因素，这样可以避免忽略掉一些对因变量有影响的个体特征。
通过引入这些个体固定效应变量，我们可以更准确地估计其他解释变量对因变量的影响，从而得到更加准确的结论。
在面板固定效应模型中，个体固定效应通过虚拟变量的形式进行引入。
假设我们有T个时间点和N个个体，那么对于第i个个体在第t 个时间点的观测数据，固定效应模型可以表示为：Yit = αi + Xitβ + uit其中，Yit表示因变量，αi是第i个个体的固定效应，Xit是解释变量矩阵，β是解释变量的系数，uit是误差项。
固定效应模型的核心是引入了个体固定效应αi，这样就可以控制个体特有的因素对因变量的影响。
在面板数据集中，固定效应模型通过比较同一组个体在不同时间点上的观测数据，从而可以更准确地估计因变量和解释变量之间的关系。
面板固定效应模型与其他面板数据模型（如随机效应模型）的区别在于，固定效应模型假设所有个体的观测数据都受到固定效应的影响，而随机效应模型则允许固定效应在个体之间随机变化。
使用Eviews进行面板数据操作(有详图，包括Hausman检验，单位根检验)
每个个体有共
同的参数 bi
bi 随个体不
同而发生
变
变化
参
数
bi 随个体不 同而发生
模 型
变化
下面为个体固定效应的结果。 点击view——representation可以显示具体的回归方程式。
2. 面板数据的检验
① Hausman检验（要在随机效应结果窗口中进行） 对数据进行随机效应模型估计，在估计结果窗口点击view——Fixed/Random Effects testing——Correlated Random Effect-Hausman Test（6.0以上的 版本才可以）
⑤ 在打开的数据组中点击view——graph——scatter——simple scatter, 便可得到不同时间的散点图。
⑥ 同理，按ctrl键，分别选择ip_i, ip_ah,I p_bj, ip_hb…便可得到不同个体 的散点图。
由于是用同一组数据画出的图形，所以虽然采用的 是不同的方法，但是绘出的两个图形一样。
在估计结果中点击proc——Make Model可以出现估计结果的联立方 程形式，进一步点击Solve键可以 在弹出的对话框中进行动态和静态 预测。
在估计结果或原始的面包数据窗口中点击view——unit root test
这里默认为 Schwarz检 验，因为在 小样本情况 下Schwarz 检验效果最 好。
注意：只有在随机效应估计窗口中才能 进行Hausman检验，只有在固定效应估 计窗口中才能进行似然比检验
Hausman检验的原假设是个体效 应与回归变量无关，应建立随机效 应模型，因此当Hausman值较大， 其对应的P值远小于0.05时，拒绝
Eviews数据统计与分析教程12章-面板数据(Panel-Data)模型
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入 （2）非堆积数据
在非堆积数据中，给定的截面数据和变量是放在一起的，但 同其他的截面成员和变量的数据是分开的。每一个截面成员 的观测值被放在一纵列中，每一列是截面成员不同时期的样 本观测值。 非堆积数据形式的导入方法与第三章所介绍的数据导入方法 相同。
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二、Pool对象的基本操作
1.Pool对象的建立
在Pool对象的编辑窗口中输入截面成员的标识名称，例如做 中国省际面板数据分析时，选取中部五省份为截面成员，即 湖南、湖北、河南、江西和安徽，分布用字母HN,HB，HE， JX，AH表示。这些截面成员各名称之间可用空格隔开，也 可以通过回车键进行换行，即每一个名称占一行。需注意的 是，截面成员的标识名称的设定需简单，便于操作。通常可 以在截面成员标识名称前加下划线“_”。如下图所示。
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三、Pool对象模型估计
通过Pool对象可以对固定影响、随机影响变截距模型和固定 影响变系数模型进行估计。常用的方法有最小二乘估计法、 加权最小二乘法等。
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三、Pool对象模型估计
在EViews操作中，单击Pool对象工具栏中的“Estimate”或者 选择“Proc”|“Estimate”选项，将弹出下图所示的对话框。
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第12章 面板数据（Panel Data）模型
重点内容： • Pool对象的建立 • Pool对象数据分析 • Pool对象模型估计
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一、Panel Data模型原理
面板数据模型的基本形式是
面板固定效应模型的解释
面板固定效应模型的解释面板固定效应模型是一种用于分析面板数据的统计模型，其主要目的是通过控制个体固定效应和时间固定效应，去除个体和时间上的不可观测因素对变量之间关系的干扰，从而得到更加准确和稳健的估计结果。
在面板数据分析中，个体固定效应指的是不同个体之间的固定因素对变量之间关系的影响，而时间固定效应则是在不同时间点上固定的因素对变量之间关系的影响。
通过引入这些固定效应，面板固定效应模型能够更好地解释面板数据的动态变化和个体差异，从而提高了分析的有效性和可靠性。
面板数据是指在一段时间内对多个个体（例如个人、家庭、公司等）的多次观测数据的集合。
对于这种数据，传统的截面数据分析方法往往无法准确反映出个体和时间的固定特征对变量之间关系的影响，因此需要引入面板数据分析方法来解决这一问题。
面板固定效应模型正是针对面板数据而提出的一种分析方法，其基本思想是通过引入个体固定效应和时间固定效应来消除个体和时间上的不可观测因素对分析结果的影响，从而更好地研究变量之间的关系。
面板固定效应模型的基本形式可以表示为：\[ Y_{it} = \alpha + \beta X_{it} + \theta_i + \lambda_t + \varepsilon_{it} \]其中，\(Y_{it}\)表示面板数据中第i个个体在第t个时间点上的表现变量，\(X_{it}\)表示解释变量，\(\alpha\)为截距项，\(\beta\)为解释变量的系数，\(\theta_i\)为个体固定效应，\(\lambda_t\)为时间固定效应，\(\varepsilon_{it}\)为误差项。
个体固定效应\(\theta_i\)表示个体特定的不可观测因素对\(Y_{it}\)的影响，时间固定效应\(\lambda_t\)表示时间特定的不可观测因素对\(Y_{it}\)的影响。
通过控制这些固定效应，可以减少由个体和时间差异引起的干扰，得到更加稳健和准确的系数估计结果。
eviews关于面板数据模型截距,系数,固定效应还是随机效应的选取得检验方法及具体事例
面板数据模型1．面板数据定义。
时间序列数据或截面数据都是一维数据。
例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。
面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。
面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。
面板数据示意图见图1。
面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。
面板数据用双下标变量表示。
例如y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, TN表示面板数据中含有N个个体。
T表示时间序列的最大长度。
若固定t不变，y i ., ( i = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。
图1 N=7，T=50的面板数据示意图例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。
固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。
面板数据由30个个体组成。
共有330个观测值。
对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。
若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。
注意：EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。
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Eviews 面板数据之固定效应模型在面板数据线性回归模型中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是相同的，则称此模型为固定效应模型。
固定效应模型分为三类：1.个体固定效应模型个体固定效应模型是对于不同的纵剖面时间序列（个体）只有截距项不同的模型：2Kit i k kit it k y x u λβ==++∑ (1)从时间和个体上看，面板数据回归模型的解释变量对被解释变量的边际影响均是相同的，而且除模型的解释变量之外，影响被解释变量的其他所有（未包括在回归模型或不可观测的）确定性变量的效应只是随个体变化而不随时间变化时。
检验：采用无约束模型和有约束模型的回归残差平方和之比构造F 统计量，以检验设定个体固定效应模型的合理性。
F 模型的零假设：01231:0N H λλλλ-===⋅⋅⋅==()1(1,(1)1)(1)RRSS URSS N F F N N T K URSSNT N K --=---+--+RRSS 是有约束模型（即混合数据回归模型）的残差平方和，URSS 是无约束模型ANCOVA 估计的残差平方和或者LSDV 估计的残差平方和。
实践：一、数据：已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（cp ，不变价格）和人均收入（ip ，不变价格）居民，利用数据（1）建立面板数据（panel data ）工作文件；（2）定义序列名并输入数据；（3）估计选择面板模型；（4）面板单位根检验。
年人均消费（consume ）和人均收入（income ）数据以及消费者价格指数（p ）分别见表1，2和3。
表1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（元）数据表2 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入（元）数据二、1.输入操作：步骤：（1）File——New——Workfile步骤：（2）Start date——End date——OK步骤：（3）Object——New Object步骤：（4）Type of object——Pool步骤：（5）输入所有序列名称步骤：（6）定义各变量点击sheet—输入consume？income？p?步骤：（7）将表1、2、3中的数据复制到Eviews中2.估计操作：步骤：（1）点击poolmodel——Estimate对话框说明Dependent variable:被解释变量；Common coefficients：系数相同部分Cross-section specific:截面系数不同部分步骤：（2）将截距项选择区选Fixed effects（固定效应）Cross-section：Fixed得到如下输出结果：接下来用F 统计量检验是应该建立混合回归模型，还是个体固定效应回归模型。
0H ：i αα=。
模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合回归模型）。
1H ：模型中不同个体的截距项i α不同（真实模型为个体固定效应回归模型）。
对模型进行检验：0.05()115-1==7.69=.90(1)RRSS URSS N F F URSS NT N K --=>--+（4965275-2259743）（14,90）180232259743所以推翻原假设，建立个体固定效应回归模型更合理。
RRSS 求法请参见Eview 面板数据之混合回归模型相应的表达式为：1215596.500.6953.23592.44...230.16it it Consume Income D D D =+-+++(6.64)(49.55)20.99,2259743r R SSE ==其中虚拟变量1215,,...,D D D 的定义是：1,1,2,...,150,i i i D =⎧=⎨⎩如果属于第个个体,其他15个省级地区的城镇人均指出平均占收入68.62%。
从上面的结果可以看出北京市居民的自发性消费明显高于其他地区。
2.时点固定效应模型时点固定效应模型就是对于不同的截面（时点）有不同截距的模型。
如果确知对于不同的截面，模型的截距显著不同，但是对于不同的时间序列（个体）截距是相同的，那么应该建立时点固定效应模型：2Kit t k kit it k y x u γβ==++∑ (2)时点固定效应模型与个体固定效应模型的操作区别在于步骤（2），将时间项选择区选 Period ：Fixed （时间固定效应）得到如下结果：接下来用F 统计量检验是应该建立混合回归模型，还是个体固定效应回归模型。
0H ：i αα=。
模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合回归模型）。
1H ：模型中不同个体的截距项t α不同（真实模型为时间固定效应回归模型）。
对模型进行检验：0.05()7-11==3.54=.98(1)RRSS URSS T F F URSS NT T K --=>--+（4965275-4080749）（6,98）2194080749所以推翻原假设，可以建立时点固定效应回归模型RRSS 求法请参见Eview 面板数据之混合回归模型 相应的表达式为：1272.60.78114137.5...97.7it it Consume IP D D D =-++++-(76.0) 20.986,4080749R SSE ==其中虚拟变量127,,...,D D D 的定义是：1,0,t D ⎧=⎨⎩如果属于第t 个截面，t=1996,...,2002其他3.时点个体固定效应模型时点个体固定效应模型就是对于不同的截面（时点）、不同的时间序列（个体）都有不同截距模型。
如果确知对于不同的截面、不同的时间序列（个体）模型的截距都显著地不相同，那么应该建立时点个体固定效应模型：2Kit t t k kit it k y x u λγβ==+++∑ (3)时点固定效应模型与个体固定效应模型的操作区别在于步骤（2），将截距项选择区域：Cross-section ：fixed （个体固定效应），时间项选择区选 Period ：Fixed （时间固定效应）得到结果如下：Dependent Variable: CONSUME?Method: Pooled Least SquaresDate: 07/21/14 Time: 15:44Sample: 1996 2002Included observations: 7Cross-sections included: 15Total pool (balanced) observations: 105Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 806.6751 221.2143 3.646578 0.0005INCOME? 0.653338 0.034541 18.91504 0.0000 Fixed Effects (Cross)AH--C -94.50854BJ--C 698.0132FJ--C -18.86465HB--C -200.3997HLJ--C -246.3712JL--C -54.16421JS--C -31.26919JX--C -392.9844LN--C 47.39508NMG--C -284.2660SD--C -150.8912SH--C 465.4906SX--C -152.6560 TJ--C 103.9569 ZJ--C311.5193 Fixed Effects (Period)1996--C -59.12373 1997--C 17.95469 1998--C -31.45564 1999--C -57.24042 2000--C 36.24382 2001--C -29.26415 2002--C122.8854Effects SpecificationCross-section fixed (dummy variables) Period fixed (dummy variables)R-squared 0.993278 Mean dependent var 4981.017 Adjusted R-squared 0.991577 S.D. dependent var1700.985 S.E. of regression 156.1067 Akaike infocriterion13.12288 Sum squared resid 2022652. Schwarz criterion13.67895 Log likelihood -666.9514 Hannan-Quinncriter.13.34821 F-statistic 584.0406 Durbin-Watson stat 1.455623 Prob(F-statistic)0.000000接下来用F 统计量检验是应该建立混合回归模型，还是个体固定效应回归模型。
0121121=====0N T H λλλγγγ--⋅⋅⋅=⋅⋅⋅=：和：对模型进行检验：0.05()2022652222-2==5.83=.2022652(1)83RRSS URSS T N F F URSS NT T N K -+-=>---+（4965275-）（）（20,83）17 所以推翻原假设，可以建立个体时点固定效应回归模型。