面板数据模型及金融相关案例分析
西部农村金融资源配置效率实证分析——基于面板数据的分析
关 键词 ： 西部 地 区； 农村金融资源； 配置效率 摘 要 ： 我们 利用 １９ —２ ０ ９ ７ ０ ６年西部地 区九个省市的面板 数据 ， 采用 固定效应模 型， 分析 了我 国西部地 区农村金融资源配置 总体效率 以及西部 各省市的农村金融资源配置效率状况。分析结果表 明， 西部地 区农村 金融资源 的配置效率较低 ， 且各省 市的配置效率存 在较大差异。 中图分类号 ：８ ２ ３ Ｆ ３ ．５ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：６ ２ ７ ５２ ０ ）２— ０ ４ ５ １７ —４ ５ ｛０ ９０ ０ ７ —０
在实证研究方面 ， 钱克明Ｌ ［０ ３ 运用单方程模 ３ ２０ ］ Ｊ
型按照 各投入 要 素 对 农 业 总 产 值贡 献 的大小 ， 立 了 确
收稿 日期 ：０ ８ ２—２ ２ ０ 一ｌ ９
作者简介 ： 唐青 生 （ ９４ １６ 一 （９５ １８ 一
） 湖 南衡 阳人 ， ， 教授 ， 职博 士 生 ， 在 主要 研 究 方 向为 金 融市 场 与农 村 金 融 ； 明怡 周
数据包 络法对 “ 五” 间我 国各地 区农 村 资金配 置效 十 期
率比较 ， 发现西部地区农村资金配置效率显著低于东 部地区和中部地区， 西部地区农村发展面临资金投入
不足与 配置效 率低下 的双重约束 。 国外在 区域经济 和区域 资金 配置 问题 的理论 研 究 和实践 起步较早 ， 国经济 学家 威廉 森在 ５ 年代 提 出 美 ０
论为基 础 ， 从金融 资源配置 效率 的角度 出发 ， 对新疆 近
济 发展具有 至关 重要 的作用 。
一
２ 年农 村经济 发展 的 金融 支持 进行 了实证 分析 ， Ｏ 显示
了新疆 农村金 融 资 源配 置 效率 弱 化 ， 能 有效 地 推动 未
面板数据分析案例
面板数据分析案例面板数据分析案例：基于电商网站用户行为的深度研究本文将通过分析电商网站用户行为数据，探讨如何利用面板数据分析技术来深入了解用户行为并为企业制定有效的营销策略。
一、引言随着互联网的快速发展，电商网站正逐渐成为人们日常生活的重要组成部分。
然而，在竞争激烈的电商市场中，如何准确把握用户行为并制定个性化的营销策略成为企业亟待解决的问题。
面板数据分析作为一种强大的统计方法，能够有效地揭示电商用户行为模式，为企业的决策提供有力支持。
二、关键词面板数据、电商网站、用户行为、数据分析、营销策略三、数据分析1、数据来源与处理本次研究数据来源于某电商网站的注册用户行为数据。
我们选择了连续6个月的用户浏览、购买和点击等行为数据，通过数据清洗和预处理，去除无效数据和缺失值。
2、描述性统计通过描述性统计，我们发现用户浏览商品的平均时长为3分钟，购买率为20%，平均每次浏览页面3个。
此外，用户在上午10点和晚上9点有两个浏览高峰。
3、相关性分析通过相关性分析，我们发现用户浏览时长与购买率显著正相关，而购买率与用户活跃度（浏览次数）也呈正相关。
此外，用户活跃度还与用户年龄和收入水平有关。
4、回归分析在面板数据的基础上，我们构建了固定效应模型进行回归分析。
结果显示，用户浏览时长对购买率的影响最大，其次是用户活跃度和收入水平。
此外，我们还发现用户活跃度与购买率之间存在滞后效应。
四、案例剖析以某个电商网站为例，我们根据上述数据分析结果，针对不同用户群体制定个性化的营销策略。
对于年轻用户，由于其活跃度高，可以针对他们的浏览习惯推荐更多相关商品；对于中年用户，由于其购买力较强，可以提供更多的优惠活动以刺激购买欲望；对于老年用户，由于其浏览时长较长，可以提供专业的导购服务以提高购买率。
五、结论与建议通过本次面板数据分析案例，我们得出以下结论：首先，用户浏览时长对购买率的影响最大，因此电商平台应优化用户体验，提高用户留存率；其次，用户活跃度与购买率之间存在滞后效应，企业应关注用户的长期活跃度；最后，针对不同年龄段的用户，应采取个性化的营销策略，以提高营销效果。
面板数据模型在经济学领域中的应用分析
面板数据模型在经济学领域中的应用分析面板数据模型是经济学中一种常用的数据分析方法，它能够同时考虑时间序列和横截面的数据，如市场数据、劳动经济数据、金融数据等。
由于其具有优良的理论特性和实证应用效果，它已经成为现代经济学研究中不可或缺的一部分。
1. 面板数据模型的定义面板数据模型指的是，在经济学研究中，将时间序列和横截面的数据结合在一起，用来分析一类具有规则性的经济现象。
所谓时间序列是指相同单位的时间上的一系列数据，例如国家的国内生产总值（GDP）、居民消费指数（CPI）等。
所谓横截面是指一次观测中多个不同单位上的数据，例如各个城市的GDP、CPI等。
面板数据模型的主要应用领域是应用经济学，如劳动力市场、金融市场、国际贸易等。
利用面板数据模型可以检验不同时间段内各个不同单位的数据之间的联系，比如残酷的月均工资水平和不同城市之间的经济发展的关系。
此外，面板数据也可用于评估公共政策实施的效果等。
2. 面板数据模型的分类面板数据模型可以分为固定效应模型和随机效应模型。
固定效应模型是指各个横截面单位之间存在固定的差异。
例如，在研究某个城市的GDP数据时，固定效应模型可以考虑到这个城市的历史和地理位置等特征，从而将它和其他城市的GDP数据进行比较。
随机效应模型则是指不同的横截面单位之间存在随机差异，如企业之间的经济成长差异。
与固定效应模型不同，随机效应模型可以更精确地反映个体的差异，并且可以将个体的随机差异分解成真实成分和误差成分，从而更好地评估与经济现象相关的因素。
3. 面板数据模型的应用面板数据模型的应用一般分为两类：静态和动态。
静态面板数据模型的目的是分析各横截面单位之间的差异，如产业之间的不同，或者不同样本类型之间的差异。
例如，在确定某个职业群体的工资水平时，可以使用静态面板数据模型来观察不同样本中各种经济因素的影响因素之间的关系。
动态面板数据模型则被广泛应用于加强理论建模以解释经济变化、研究市场结构和现象、以及预测未来趋势等。
资本市场与我国商业银行流动性风险研究——基于面板数据实证分析
中国电子商务 2012·132081、引言Anthony Saunders(2002)指出：“流动性风险是由于银行不能及时地以有效成本满足支付与清偿负债而引起的对银行收益和股东权益市场价值损失的可能性”。
银行流动性不足，轻则失去盈利机会，重则破产。
我国商业银行流动性较为充裕但存在危机，我们不得忽视贷款集中度高、偿债主体不明、资产泡沫等因素。
另一方面，商业银行通过资本市场筹资而资本市场的资金运营又依赖银行的支持。
与此同时，客户群体的交叉又使两者处于竞争状态。
在这背景下，资本市场的发展与银行的流动性风险的关系不容忽视。
本文立足于银行角度，致力于研究资本市场的发展对于银行流动性风险的影响。
2、文献综述商业银行流动性研究：在流动性风险相关性研究上，Kashyap 等（2002）通过实证研究发现，流动性储备与活期存款和授信放款额度正相关，与流动资产成本负相关。
王书华、孔祥毅（2009）对我国11家商业银行2001-2007年面板数据分析，得出融资结构对改善商业银行的流动性风险状况具有重要作用。
在流动性风险管理上，王元园（2012）认为我国目前商业银行流动性风险管理不理想。
刘妍、宫长亮（2010）通过R型聚类分析筛选指标设立商业银行流动性风险评价指标体系。
压力测试研究方面，Froyland E和Larsen.K （2002）RIMINI对银行不良贷款在宏观经济波动情境下进行了压力测试。
关于资本市场与商业银行关系方面，大多数研究认识到了资本市场对银行正负两方面的影响。
Diamond(1997)指出，商业银行和资本市场是提供流动性的两种竞争性机制。
发达的资本市场有利于提高银行主动负债能力和流动资产变现能力，及时满足其流动性需求。
同时资本市场发展会改变商业银行的存款结构，造成其资金来源的不确定性。
李威、俞鑫（2009）认为资本市场有益于商业银行上市溢价和融资，同时导致信贷资金需求减少，长期内影响商业银行的流动性和盈利性。
金融计量经济第四讲面板数据(Panel Data)模型
Pool中有缺失值，NT 就用除去缺失值后的总观测数代替。 中有缺失值， 就用除去缺失值后的总观测数代替。 中有缺失值 固定影响本身不是直接估计的， 固定影响本身不是直接估计的，计算公式mon选项，来重新估计模型。 选项，来重新估计模型。 该选择截距说明中的 选项
Mean dependent var 0.867553 S.D. dependent var 0.015661 Akaike info criterion 0.163841 Schwarz criterion 1841.697 Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat 0.000000
(4.6)
固定影响系数中不报告标准差。如果想得到标准差， 固定影响系数中不报告标准差 。 如果想得到标准差 ， 应
值得注意的是估计有太多截面成员的截面常数回归模型可 能很费时。 能很费时。
2. 随机影响 (Random Effects) 随机影响模型假设αit 项是共同系数 α 和不随时间改变 的截面说明随机变量u 的和， 是不相关的。 的截面说明随机变量 i 的和，ui 和残差 εi 是不相关的。
e′ eB 2 ˆ σB = B , N −K
其中 eBi = (
ˆ2 ˆ2 σu = σB −
ˆ σε2 T
(6.11)
∑ (y
t
it
−α − xitb)) / T
i=1,2,…, N
e′ eB 是组间回归的SSR 。 如果 σ u 的估计值是负值 ， 是组间回归的 ˆ2 B
EViews将返回错误信息。 将返回错误信息。 将返回错误信息 有缺失观测值时T 在各截面成员间是不同的， 有缺失观测值时 i 在各截面成员间是不同的，EViews在进 在进 行方差估计时使用最大T 的值。 行方差估计时使用最大 i 的值。只要缺失观测值的数目可渐进 忽略，估计程序就是一致的。 忽略，估计程序就是一致的。
数据分析在金融领域的应用案例分析
数据分析在金融领域的应用案例分析随着科技的不断进步和数据的爆炸增长，数据分析在金融领域的应用越来越广泛。
数据分析能够帮助金融机构更好地了解市场趋势、预测风险、优化决策等，从而提升业务效率和盈利能力。
本文将通过几个实际案例，探讨数据分析在金融领域的应用。
首先，我们来看一个银行的案例。
一家银行通过数据分析发现，在某个地区，信用卡逾期率较高。
他们收集了大量的数据，包括客户的个人信息、信用卡使用情况、还款记录等。
通过对这些数据的分析，他们发现逾期率与客户的收入、职业、年龄等因素有关。
基于这些发现，银行制定了更加精准的风险评估模型，对不同客户的信用卡申请进行评估，从而降低了逾期风险，提高了贷款的准确性。
其次，我们来看一个保险公司的案例。
这家保险公司通过数据分析发现，在某个地区，车辆盗窃案件频发。
他们收集了大量的数据，包括车辆的品牌、型号、年份、停放地点等信息。
通过对这些数据的分析，他们发现盗窃率与车辆的型号、停放地点等因素有关。
基于这些发现，保险公司制定了更加精准的保险费率，对不同车辆的保险费进行定价，从而降低了保险公司的赔付风险，提高了盈利能力。
再次，我们来看一个投资公司的案例。
这家投资公司通过数据分析发现，在某个行业，某些公司的股票价格波动较大。
他们收集了大量的数据，包括公司的财务状况、行业趋势、市场竞争等信息。
通过对这些数据的分析，他们发现股票价格波动与公司的盈利能力、市场份额等因素有关。
基于这些发现，投资公司制定了更加精准的投资策略，对不同公司的股票进行投资，从而降低了投资风险，提高了回报率。
最后，我们来看一个支付公司的案例。
这家支付公司通过数据分析发现，在某个地区，移动支付的用户增长较快。
他们收集了大量的数据，包括用户的消费习惯、支付方式、使用频率等信息。
通过对这些数据的分析，他们发现用户增长与消费习惯、支付方式等因素有关。
基于这些发现，支付公司制定了更加精准的营销策略，推出了更加符合用户需求的产品和服务，从而提高了用户的满意度和忠诚度。
第7章-面板数据模型分析
在固定效应模型中假定
it i it 其中 i 是对每一个个体是固定的常数，代表个体的特殊效应，也反映
了个体间的差异。
yit i xit it
整个固定效应模型可以用矩阵形式表示为：
y1
i
y2
0
0 i
0
1
x1
1
0 2
x2
2
yN 0 0 i N xN N
yi1
yi
yi2
；
yiT
xi11
Xi
xi12
xi1T
xi21 xiK1
i1
xi22
xi2T
xiK2
；i
xiKT
i2
iT
其中对应的i 是横截面 i 和时间 t 时随机误差项。再记
Hale Waihona Puke y1 X1 1
1
y
y2
；
yN
X
X2
；
X N
研究和分析面板数据的模型被称为面板数据模型 （panel data model）。它的变量取值都带有时间序列和横 截面的两重性。一般的线性模型只单独处理横截面数据 或时间序列数据，而不能同时分析和对比它们。面板数 据模型，相对于一般的线性回归模型，其长处在于它既 考虑到了横截面数据存在的共性，又能分析模型中横截 面因素的个体特殊效应。当然，我们也可以将横截面数 据简单地堆积起来用回归模型来处理，但这样做就丧失 了分析个体特殊效应的机会。
i j , i j 的原假设进行检验：
F (N 1, NT N K ) (RU2 RR2 ) /(N 1) (1 RU2 ) /(NT N K )
其中 RU2
代表无约束回归模型R 2
经济学毕业论文中的面板数据模型分析方法
经济学毕业论文中的面板数据模型分析方法在经济学领域的研究中，面板数据模型是一种常用的分析方法，它能够更准确地处理时间序列和横截面数据的特点。
本文将介绍面板数据模型的基本概念和常用的分析方法，并探讨其在经济学毕业论文中的应用。
一、面板数据模型概述面板数据模型，也被称为纵向数据模型或混合数据模型，是一种同时包含时间序列和横截面数据的模型。
它可以分为固定效应模型和随机效应模型两种类型。
固定效应模型假设每个个体的截面效应都是固定的，而随机效应模型则允许个体截面效应为随机变量。
面板数据模型的特点在于它能够更精确地捕捉到个体间和时间间的异质性，从而提高研究结果的准确性和可靠性。
因此，在经济学毕业论文中，面板数据模型在多个研究领域得到广泛应用。
二、面板数据模型的基本假设在使用面板数据模型进行分析时，需要满足以下基本假设：1. 独立性假设：个体之间的观测数据是相互独立的；2. 同方差性假设：个体之间的误差方差是相等的；3. 随机性假设：个体截面效应是一个随机变量，与解释变量无关；4. 常态性假设：个体误差项符合正态分布。
基于这些基本假设，我们可以使用面板数据模型来分析经济学问题。
三、面板数据模型的分析方法1. 固定效应模型固定效应模型假设个体截面效应是固定的，并对其进行估计。
常用的估计方法包括最小二乘法和差分法。
最小二乘法是一种广泛使用的估计方法，它通过最小化观测值与估计值之间的残差平方和，来确定参数的估计值。
差分法则是通过将观测值与其前一期的观测值之差进行回归，来消除个体截面效应的影响。
2. 随机效应模型随机效应模型假设个体截面效应是随机的，并对其进行估计。
常用的估计方法有随机效应模型和广义矩估计法。
随机效应模型使用广义最小二乘法估计参数，并通过计算两期观测之间的差异来消除个体截面效应的影响。
广义矩估计法则是通过建立经济统计模型，通过极大似然估计方法来估计参数。
四、面板数据模型在经济学毕业论文中的应用面板数据模型可以应用于各个经济学领域的研究，如经济增长、劳动经济学、国际贸易等。
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7615.4 6253 4976.7 9457.6 13233.2 16631.9
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王中昭制作
为了研究1978—2003年期间城乡居民储蓄存款随 收入的变化规律是否有变化,考证城乡居民储蓄存款、 国民总收入随时间的变化情况，如下图所示：从图 中尚无法得到居民的储蓄行为发生明显改变的详尽 信息。若取居民储蓄的增量（YY），并作时序图。 见下页。
GNI Y
3624.1 4038.2 4517.8 4860.3 5301.8 5957.4 210.6 281 399.5 532.7 675.4 892.5
YY
70.4 118.5 124.2 151.7 217.1
年 GNI Y
1991 1992 1993 1994 1995 1996 21662.5 26651.9 34560.5 46670 57494.9 66850.5 9241.6 11759.4 15203.5 21518.8 29662.3 38520.8
YY
2121.8 2517.8 3444.1 6315.3 8143.5 8858.5
1984
1985 1986 1987 1988 1989 1990
7206.7
8989.1 10201.4 11954.5 14922.3 16917.8 18598.4
1214.7
1622.6 2237.6 3073.3 3801.5 5146.9 7119.8
王中昭制作
• 在五个评价指标中有4个认为滞后期应为 3（见系统自动标出的结果，即*号处）。
王中昭制作
• 本例选择结果如下：
是否需要常 数项。不需 要去掉c。
设置滞后期， 必须配对出现， 例如，1 2 5 8 则每个方程所 包含的变量的 滞后期均为： yt-1, yt-2, yt-5, yt6, yt-7 yt-8,
• 计算结果如下：
思考：1、根据下面结果如何进行分析？这表明三个时期居民储蓄 增加额的回归方程在统计意义上确实是不相同的。1996年以前收入 每增加1亿元，居民储蓄存款的增加额为0.14568亿元；在1996-2000 年，则为-0.197523亿元，2001年后为0.337256亿元。已发生了很大 变化。上述模型与城乡居民储蓄存款与国民总收入之间的散布图是 吻合的，与当时中国的实际经济运行状况也是相符的。
王中昭制作
需要指出的是，在 上述建模过程中， 主要是从教学的目 的出发运用虚拟变 量法则，没有考虑 通货膨胀因素。而 在实证分析中，储 蓄函数还应当考虑 通货膨胀因素。2、 其它形式的模型呢？ 如乘法和加法？
案例3：银行革新措施 的效果分析
王中昭制作
•
Y是某一银行提出某项革新措施直到革新技术被采用 的间隔月数，X是银行总资产，D1是定性（虚拟）变量， 表示：1是股份制银行，0是农村信用社。数据如下表。 研究采取某项银行革新措施的速度Y与银行的规模X和 银行类型的关系。数据文件al6.wf1。
• 广义差分模型。 • 命令方式：Ls m2-0.106*m2(-1) c gsd-0.106*gsd(-1) gdp-0.106*gdp(-1) cpi^2-0.106* cpi(-1)^2 • 结果没有多大改善，也可用AR（I)来处理。异方差检 验？
王中昭制作
王中昭制作
案例2：储蓄
改革开放以来，随着经济的发展中国城乡居民的收入快 速增长，同时城乡居民的储蓄存款也迅速增长。经济学 界的一种观点认为，20世纪90年代以后由于经济体制、 住房、医疗、养老等社会保障体制的变化，使居民的储 蓄行为发生了明显改变。为了考察改革开放以来中国居 民的储蓄存款与收入的关系是否已发生变化，以城乡居 民人民币储蓄存款年底余额代表居民储蓄（Y），以国 民总收入GNI代表城乡居民收入，分析居民收入对储蓄 存款影响的数量关系。
• 注： • 为了保证序列的平稳性，也可先对所有的数据 进行处理再建立VAR模型，如取它们的自然对 数。用genr功能。
王中昭制作
Lgdp=log(gdp),Lcpi=log(cpi),Lm1=log(m1)。
• 然后分别对Lgdp,Lcpi,Lm1三变量建立VAR模 型。或者直接用log(gdp),log(cpi),log(m1)建立VAR
王中昭制作
变量下面第1和2括号值分别标准差和T统计量，在同一变量不同的滞后项， 有的是显著的，有的是不显著的，有的符号是相反的，验证了我们所说的 VAR模型是缺乏理论依据的。 首先，对于物价CPI,上一季度的货币供应量对其的影响是显著的，并且系 数为正，与理论相符，说明货币供应量的增加将使物价水平上升，而上第二 个季度M1的对CPI的影响是负的，而且更显著，正负交叉影响表现出M1和 CPI相互关系的特征。
王中昭制作
• 混合模型效果不好。
王中昭制作
案例4：利用VAR模型对我国 货币政策的有效性进行检验。
• 1、数据来源： • 取我国狭义货币供应量M1，商品零售物价指 数CPI（1994年1季度为100），以及代表产出 水平的国内生产总值GDP的季度数据，时间为 1994 年 第 一 季 度 到 2004 年 第 二 季 度 。 文 件 aL3.wf1
王中昭制作
• 进一步检验可知gsd和cky存在严重多重共线性。从 下图可知gsd的VIF值达到500多，故去掉cky再计算。
王中昭制作
• 下面的模型基本上合理。GDP每增加一个亿会使 M2增加1.347亿，这是乘数的作用，对于国内信 贷也有同样的解释。 • 也可以用广义差分进一步修改（见下页）。
王中昭制作
案例1，货币供应量模型的建立 与分析
案例2：储蓄
案例3：银行革新措施 的效果 分析 案例4：利用VAR模型对我国 货币政策的有效性进行检验。 案例5：面板数据及其应币供应量模型建立与分析
体现货币总量的指标有M0，M1，M2，M3等 M0---现金；M1---M0+活期存款，反映了社会的直接 购买能力 ，是狭义货币供应量 ；M2---M1+定期存款， 非支票性储蓄存款，反映了现实的购买力，也反映了 潜在的购买力 ，广义货币供应量；M3---M2+私有机 构和公司的大额定期存款，L----M3+各种有价证券。 • 影响货币供应量的变动因素取：居民消费物价指数 （1978=100）CPI，全国城乡人民币储蓄存款余额 （cky单位：亿元），国内信贷（Gsd，亿元），国内 生产总值 （gdp，亿元），选取1990-2003年。 • 数据文件al5.wf1。
• 一、模型的选择
王中昭制作
下面仅考 察广义货 币供量M2 与gdp, gsd ,cky cpi的关系。 分别用这 四个变量 与M2的散 点图，如 下，前者 三个均为 线性关系， 而最后一 个不是。
王中昭制作
• 故初步选取模型如下： • M2t=β0+β1gdpt+β2gsdt+β3ckyt+β4cpi2t+μt • Gsd系数为负，与理论不符，而且T检验也没通过。
Y 17 26 21 30 22 0 12 19 4 16 X 151 92 175 31 104 277 210 120 290 238 D1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Y 28 15 11 38 31 21 20 13 30 14 X 164 272 295 68 85 224 166 305 124 246 D1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
王中昭制作
• 要求建立虚拟变量模型，三种形式都要考虑找到比较好 的模型，并分析系数的含义。 • 从加法模型知：银行类型对采纳革新技术平均所需时间 的差异表现为D1的系数，它的值为8.055，表明信用社 采取革新技术平均比股份制银行少8个月多。
王中昭制作
• 从乘法模型可知：银行总资产与采纳革新技术所需 时间成反比。资产规模越大，则采纳革新技术措施 间隔时间就越长，同时也表明，股份制银行总资产 系数为-0.082285，而农村信用社为-0.119044，这说 明农村信用社总资产对采纳革新技术所需时间的影 响要比股份制银行大（负向影响大）。
王中昭制作
2、建模。 在选择滞后项时，应用信息准则，根据金融理论， 货币效应时滞在一年左右，所以我们选择最大4阶。
滞后期 AIC SC b=1 39.56 40.1 b=2 39.43 40.31 b=3 b=4 39.14 38.95 40.42 40.63
根据AIC信息准则，我们应选择滞后项为4，根据SC 信息准则，我们应选择滞后项为2或3，考虑到3阶后 AIC值下降较缓，以及结合模型的R2和Determinant Residual Covariance的值，最后选择滞后项为3。或者 由Eviews5.1可得到（在VAR模型估计结果窗口中点 view再选取lag structure , lag length Criteria)：
在备份序列名，以免在用不 同模型进行预测时，冲掉了 上一次的预测值。例如如果 选择了scenarios 1，则预测值 放在Cpah_1中。
王中昭制作
在工作文件窗口 中cpi和cpi_0分别 为原始数据及拟 合值，其它同理。 可以用Genr命令 求出每个变量的 残差。
王中昭制作
YYt 0 1GNI t 2 D1t 3 D2t 4GNI * D1t 5GNI * D2t t
1 D1t 0 t 1996 年至2000 年 ， t为其它年份 1 D2t 0 t 2001 年以后(包括2001 ) t为其它年份
王中昭制作
• 其次，对于货币供应量来说，上一季度的GDP对其影响不显著， 说明货币供应量不受上期的产出但受物价水平的影响显著。但 上第2季度的GDP对M1产生显著负影响。 • 再次，对于GDP,上期的货币供应量对其是显著正影响。这从一 个侧面验证了前几年我国实施的稳健的货币政策效果是有效的， 而上期物价水平则对产出是不显著负影响。