Eview60 手把手教你用eviews做panel模型(详细)
详细的EVIEWS面板数据分析操作39页PPT

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详细的EVIEWS面板数据分析操作
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46、寓形宇内复几时,曷不委心任去 留。
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47、采菊东篱下,悠然见南山。
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48、啸傲东轩下,聊复得此生。
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49、勤学如春起之苗,不见其增,日 有所长 。
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Байду номын сангаас
50、环堵萧然,不蔽风日;短褐穿结 ,箪瓢 屡空, 晏如也 。
61、奢侈是舒适的,否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学,如日出之阳;壮而好学 ,如日 中之光 ;志而 好学, 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也,匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里,与其说好 的教师 是幸福 ,不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战,就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
Eviews12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
3.Pool对象数据的分析
打开 Pool 对象窗口,选择工具栏中的 “ View”|“Descriptive Statistics…”选项,得到下图所示的对话框。
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
3.Pool对象数据的分析
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
对于堆积形式的数据可以采用手动方式输入,也可以采用 Pool对象中的数据导入方式输入。但要注意的是,数据必须 是平衡的,如果采用导入方式,则源文件中截面成员的排列 顺序与Pool对象中的截面成员标识名称的顺序要保持一致。 对于截面成员堆积数据,每个截面成员的样本期应该是一致 的;对于时期堆积数据,每个时期必须包含相同数目的截面 成员,并且排列顺差应该是一致的。当观测值为空值(NA) 时,应用“–”代替,以保证数据总体结构平衡。
一、Panel Data模型原理
分类: 通常情况下,可将面板数据模型分为三类: 变截距模型:当模型中系数向量 i t相同即均为,而截距 项 i t是不同时,则应建立变截距模型; 变系数模型:当模型中系数向量 i t和截距项 i t均发生变 化时,则应建立变系数模型; 截距和系数均不变的模型:当模型中系数向量 i t和截距项 i t均相同时,即同为 和,则应建立截距和系数均不变的 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
(1)堆积数据 在“Series order”中指定数据的排列方式,“In Columns”为 纵向排列,“In Rows”为横向排列。在“Group observations” 中指定数据堆积形式,“By Cross-section” 为按截面成员堆 积,“By Date”为按时期堆积。在“Upper-left data cell”的编 辑 栏 中 指 定 EXCEL 工 作 表 中 数 据 的 起 始 单 元 格 。 在 “ Ordinary and Pool” 的编辑栏中输入序列名称,例如, I? M? 。如果输入的系列名是 Pool 序列名, EViews 软件会用截 面成员的标识名称创建序列或命名序列;如果是普通序列名, 则会创建单个序列。其他各项内容的设定与第三章介绍的数 据导入相同。设定好各项内容后单击“OK”按钮就完成了数 据的读入。
面板模型EViews演示

(6)点击 Procs 选 Make Model 功能,将会出现估计结果的联立方程形式,进一 步点击 Solve 键,在随后出现的对话框中可以进行动态和静态预测。
◇加 AR 项克服自相关。(人均消费,file:panel02) ◇模型参数约束的检验(F、W、LR 检验)。(人力资本,file:5panel04)
0 -1000 -2000
0
F1 vs. Inverse of I1
4000
8000 12000 I1
16000
20000
5000 4000 3000 2000 1000
0 0
F1 vs. Polynomial (degree=2) of I1
4000
8000 12000 I1
16000
20000
图 5 倒数拟合(file:5expend-zhang-2)
注意:如果把解释变量填入 Cross section specific coefficients 选择窗中,对应不同的解 释变量将会得到不同的回归参数。
估计过程中的缺省方法是等权(No weighting)估计。还可以选择 Cross section weights (按截面取权数)和 SUR(似不相关回归)。
8.0 8.2 8.4 8.6 8.8 9.0 9.2 9.4 9.6 LOG(IP)
面板数据型工作文件( panel)画图
EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

EViews 6.0在面板数据模型估计中的实验操作1、进入工作目录cd d:\nklx3,在指定的路径下工作是一个良好的习惯2、建立面板数据工作文件workfile(1)最好不要选择EViews默认的blanaced panel 类型Moren_panel(2)按照要求建立简单的满足时期周期和长度要求的时期型工作文件3、建立pool对象(1)新建对象(2)选择新建对象类型并命名(3)为新建pool对象设置截面单元的表示名称,在此提示下(Cross Section Identifiers: (Enter identifiers below this line )输入截面单元名称。
建议采用汉语拼音,例如29个省市区的汉语拼音,建议在拼音名前加一个下划线“_”,如图关闭建立的pool对象,它就出现在当前工作文件中。
4、在pool对象中建立面板数据序列双击pool对象,打开pool对象窗口,在菜单view的下拉项中选择spreedsheet (展开表)在打开的序列列表窗口中输入你要建立的序列名称,如果是面板数据序列必须在序列名后添加“?”。
例如,输入GDP?,在GDP后的?的作用是各个截面单元的占位符,生成了29个省市区的GDP的序列名,即GDP后接截面单元名,再在接时期,就表示出面板数据的3维数据结构(1变量2截面单元3时期)了。
请看工作文件窗口中的序列名。
展开表(类似excel)中等待你输入、贴入数据。
(1)打开编辑(edit)窗口(2)贴入数据(3)关闭pool窗口,赶快存盘见好就收6、在pool窗口对各个序列进行单位根检验选择单位根检验设置单位根检验单位根检验结果注意检验方法和两种检验的零假设:Null: Unit root (assumes common unit root process)各截面有相同的单位根Null: Unit root (assumes individual unit root process)允许各截面有不同单位根其中,Levin, Lin & Chu t*检验拒绝含有单位根的零假设,即拒绝非平稳7、在pool窗口对面板数据组合进行协整检验选择进行协整检验协整检验设置对话框,注意有3种检验方法(test type)协整检验结果,同样要注意两种假定(含有AR,即含有单位根,非协整),两种零假设都是非协整,小概率事件发生拒绝非协整。
eviews面板数据模型详解

1.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9.1,9.2和9.3。
表9.1 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)数据人均消费1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002CONSUMEAH 3607.43 3693.55 3777.41 3901.81 4232.98 4517.65 4736.52CONSUMEBJ 5729.52 6531.81 6970.83 7498.48 8493.49 8922.72 10284.6CONSUMEFJ 4248.47 4935.95 5181.45 5266.69 5638.74 6015.11 6631.68CONSUMEHB 3424.35 4003.71 3834.43 4026.3 4348.47 4479.75 5069.28CONSUMEHLJ 3110.92 3213.42 3303.15 3481.74 3824.44 4192.36 4462.08CONSUMEJL 3037.32 3408.03 3449.74 3661.68 4020.87 4337.22 4973.88CONSUMEJS 4057.5 4533.57 4889.43 5010.91 5323.18 5532.74 6042.6CONSUMEJX 2942.11 3199.61 3266.81 3482.33 3623.56 3894.51 4549.32CONSUMELN 3493.02 3719.91 3890.74 3989.93 4356.06 4654.42 5342.64CONSUMENMG 2767.84 3032.3 3105.74 3468.99 3927.75 4195.62 4859.88CONSUMESD 3770.99 4040.63 4143.96 4515.05 5022 5252.41 5596.32CONSUMESH 6763.12 6819.94 6866.41 8247.69 8868.19 9336.1 10464CONSUMESX 3035.59 3228.71 3267.7 3492.98 3941.87 4123.01 4710.96CONSUMETJ 4679.61 5204.15 5471.01 5851.53 6121.04 6987.22 7191.96CONSUMEZJ 5764.27 6170.14 6217.93 6521.54 7020.22 7952.39 8713.08表9.2 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)数据人均收入1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002INCOMEAH 4512.77 4599.27 4770.47 5064.6 5293.55 5668.8 6032.4INCOMEBJ 7332.01 7813.16 8471.98 9182.76 10349.69 11577.78 12463.92INCOMEFJ 5172.93 6143.64 6485.63 6859.81 7432.26 8313.08 9189.36INCOMEHB 4442.81 4958.67 5084.64 5365.03 5661.16 5984.82 6679.68INCOMEHLJ 3768.31 4090.72 4268.5 4595.14 4912.88 5425.87 6100.56INCOMEJL 3805.53 4190.58 4206.64 4480.01 4810 5340.46 6260.16INCOMEJS 5185.79 5765.2 6017.85 6538.2 6800.23 7375.1 8177.64INCOMEJX 3780.2 4071.32 4251.42 4720.58 5103.58 5506.02 6335.64INCOMELN 4207.23 4518.1 4617.24 4898.61 5357.79 5797.01 6524.52INCOMENMG 3431.81 3944.67 4353.02 4770.53 5129.05 5535.89 6051INCOMESD 4890.28 5190.79 5380.08 5808.96 6489.97 7101.08 7614.36INCOMESH 8178.48 8438.89 8773.1 10931.64 11718.01 12883.46 13249.8INCOMESX 3702.69 3989.92 4098.73 4342.61 4724.11 5391.05 6234.36INCOMETJ 5967.71 6608.39 7110.54 7649.83 8140.5 8958.7 9337.56INCOMEZJ 6955.79 7358.72 7836.76 8427.95 9279.16 10464.67 11715.6表9.3 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 2002PAH 109.9 101.3 100 97.8 100.7 100.5 99PBJ 111.6 105.3 102.4 100.6 103.5 103.1 98.2PFJ 105.9 101.7 99.7 99.1 102.1 98.7 99.5PHB 107.1 103.5 98.4 98.1 99.7 100.5 99PHLJ 107.1 104.4 100.4 96.8 98.3 100.8 99.3PJL 107.2 103.7 99.2 98 98.6 101.3 99.5PJS 109.3 101.7 99.4 98.7 100.1 100.8 99.2PJX 108.4 102 101 98.6 100.3 99.5 100.1PLN 107.9 103.1 99.3 98.6 99.9 100 98.9PNMG 107.6 104.5 99.3 99.8 101.3 100.6 100.2PSD 109.6 102.8 99.4 99.3 100.2 101.8 99.3PSH 109.2 102.8 100 101.5 102.5 100 100.5PSX 107.9 103.1 98.6 99.6 103.9 99.8 98.4PTJ 109 103.1 99.5 98.9 99.6 101.2 99.6PZJ 107.9 102.8 99.7 98.8 101 99.8 99.1(1)建立面板数据工作文件首先建立工作文件。
Eviews操作教程-详尽版

【Monthly】数据频率为月度,表示为“年:月度〞或“年.月度〞。如2002:11、2003:08〔等价于2003:8〕。同样,如果输入数据为“12/6/1990〞和“4/7/2000〞那么Eviews将自动识别恰好包括该段时间的月份。
1.2.2.3.
“︱〞
1.2.2.4.
1.2.2.5.
1.2.3.
图1.2
1.3.
方式
说明
面向对象
面向过程
交互方式
菜单方式
A.对象菜单方式
主要通过主菜单【Objects】、【View】和【Procs】来完成各种操作
B.快速菜单方式
“对象.视图〔或过程〕〞
“〞
示意图
D
C
A
B
程序
方式
通过编程实现重复性批处理操作,或者实现交互方式无法完成的复杂操作
图1.24
图1.25
在工作窗口中,也可以先按下“ctrl〞键,再用鼠标分别点击需要纳入组的序列,在选中这些序列之后,单击鼠标右键,选择【Open】—【as Group】,这样也可以翻开一个包含被选中序列的组,但是这个组尚未命名保存。
datadata ser1 ser2 ser3。系统将创立一个包含这些序列的未命名的组。
Eviews软件功能很强,能够处理以时间序列为主的多种类型数据,进行包括描述统计、回归分析、传统时间序列分析等根本数据分析以及建立条件异方差、向量自回归等复杂的计量经济模型。
1.2.
1.2.1.
eviews处理面板数据操作步骤(特别好)

Start date 1935 End date 1954 OK Objects/New Object : Type of Object pool OK Cross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _US
View/Spreadsheet View:i? m? k?
3.Johansen面板协整检验
精选课件
13
协整检验操作
Pool序列的协整检验 ※在EViews中打开pool对象,选
择Views/ Cointegration Test…, 则显示协整检验的对话框。
图10.6 面板数据的协整检验的对话框
精选课件
14
Pedroni检验:
原假设:无协 整关系
此栏目下P值 均小于0.05 存在协整关系
8
例10.4中I?的一阶差分变量的所有方法的单位根检验结果:
所有P值均小于 0.05,说明平稳
各种方法的结果都拒绝原假设,所以可
以得出结论: I?是I(1)的。 精选课件
9
第三步 平稳性检验后分析路径选择
平稳性检验后若: 变量之间是非同阶单整 请点 思路一 序列变换 变量之间是同阶单整 请点 思路二 协整检验
eviews处理面板数据操作步骤

各种方法的结果(除Breitung检验 外)都接受原假设, I? 存在单位根,是非平稳的。
8
例10.4中I?的一阶差分变量的所有方法的单位根检验结果:
所有P值均小于 0.05,说明平稳
各种方法的结果都拒绝原假设,所以可 以得出结论: I?是I(1)的。
9
第三步 平稳性检验后分析路径选择
平稳性检验后若:
23
中部地区模型的Hausman Test结果: P值大于 0.05,所 以接受原 假设:应 建立随机 效应模型
由(10.3.68)式构造的中部地区模型的Hausman Test
统计量(W) 是0.29,p值是0.59,接受原假设:随机影响模
型中个体影响与解释变量不相关, 结论: 可以将模型设定为随机模型。
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手工记下: 自由度为
N( T-K-1 )
手工记 下 S1
30
模型二:固定影响 (Fixed Effects) (i j,i =j )
yi m xi β ui
1.Pedroni检验 2.Kao检验 3.Johansen面板协整检验
13
协整检验操作
Pool序列的协整检验
※在EViews中打开pool对象,选
择Views/ Cointegration Test…,
则显示协整检验的对话框。
图10.6 面板数据的协整检验的对话框
14
Pedroni检验:
原假设:无协 整关系
若均为1阶单整,直接全取差分或全取对数,进行回归分析
12
协整检验 说 明
原:不存在协整
面板数据的协整检验方法可以分为两大类,一类是建立在Engle and Granger二
步法检验基础上的面板协整检验,具体方法主要有Pedroni检验和Kao检验;另
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二、堆积数据
选择View/Spreadsheet(stacked data),EViews会要求输入序列名列表
确认后EViews会打开新建序列的堆积式数据表。我们看到的是按截 面成员堆积的序列,Pool序列名在每列表头,截面成员/年代识别符标识 每行:
9
Pool数据排列成堆积形式,一个变量的所有数据放在一起,和其他
少,以及进行数据估计。
本章将主要介绍怎样建立Pool数据以及定义和处理Pool对象。
1
§25.1 Pool对象
Pool对象的核心是建立用来表示截面成员的名称表。为明显起见,名
称要相对较短。例如,国家作为截面成员时,可以使用 USA 代表美国,
CAN代表加拿大,UK代表英国。 定义了Pool的截面成员名称就等于告诉了EViews,模型的数据结构。 在上面的例子中,EViews会自动把这个Pool理解成对每个国家使用单独的 时间序列。 必须注意,Pool对象本身不包含序列或数据。一个Pool对象只是对基 本数据结构的一种描述。因此,删除一个Pool并不会同时删除它所使用的 序列,但修改Pool使用的原序列会同时改变Pool中的数据。
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二、观察或编辑Pool定义
要显示Pool中的截面成员识别名称,单击工具条的Define按钮,或选择 View/Cross-Section Identifiers。如果需要,也可以对识别名称列进行编辑。
三、使用Pool和序列
Pool中使用的数据都存在普通EViews序列中。这些序列可以按通常方式 使用:可以列表显示,图形显示,产生新序列,或用于估计。也可以使用 Pool对象来处理各单独序列。
把识别名称放在序列名的前面,中间或后面并没什么关系,只要易于识
别 就 行 了 。 但 是 必 须 注 意 要 保 持 一 致 , 不 能 这 样 命 名 序 列 : JPNGDP , GDPUSA,UKGDP1,因为EViews无法在Pool对象中识别这些序列。
五、Pool序列
一旦选定的序列名和 Pool中的截面成员识别名称相对应,就可以利用这 些序列使用Pool了。其中关键是要理解Pool序列的概念。
或者是一段时间不同地区的失业状态数据。我们称这些数据为联合利用时间
序列/截面数据(Pooled time series,cross section)。有的书中也称这类数据 为面板数据(panel data),指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同时选
取样本观测值所构成的样本数据。
处理时间序列/截面数据的EViews对象称为一个Pool。EViews提供了许多 专用工具处理Pool数据,包括数据管理,选择时间序列长度和截面成员的多
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一、创建Pool对象
在本章中,使用的是一个研究投资需求的例子,包括了五家企业和三
个变量的20个年度观测值的时间序列:
5家企业: CM:通用汽车公司 3个变量: I :总投资
CH:克莱斯勒公司
GE:通用电器公司 WE:西屋公司 US:美国钢铁公司
F :前一年企业的市场价值
S :前一年末工厂存货和设备的价值
第二十五章 时间序列/截面数据模型
在经典计量经济学模型中,所利用的数据(样本观测值)的一个特征是,
或者只利用时间序列数据(time series),或者只利用截面数据(cross section)。
我们经常遇到在同一时间包含不同截面成员信息的数据,或在若干时间区间 观测到相关的一些截面成员的数据。例如许多欧洲国家的GDP时间序列数据,
要创建Pool对象,选择Objects/New Object/Pool…并在编辑窗口中输入
截面成员的识别名称:
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对截面成员的识别名称没有特别要求,但必须能使用这些识别名称建 立合法的EViews序列名称。此处推荐在每个识别名中使用“_”字符,它不 是必须的,但把它作为序列名的一部分,可以很容易找到识别名称。
当使用一个Pool序列名时,EViews认为将准备使用Pool序列中的所有序 列。EViews会自动循环查找所有截面识别名称并用识别名称替代“?”。然 后会按指令使用这些替代后的名称了。Pool序列必须通过Pool对象来定义, 因为如果没§25.2 输入Pool数据
一个Pool序列实际就是一组序列, 序列名是由基本名和所有截面识别名构
成的。Pool序列名使用基本名和“?”占位符,其中“?”代表截面识别名。 如果序列名为GDPJPN,GDPUSA,GDPUK,相应的Pool序列为GDP?。如果
序列名为JPNGDP,USAGDP,UKGDP,相应的Pool序列为 ?GDP。
例如,假定我们的数据文件为下面的形式:
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其中基本名I代表企业总投资、F代表前一年企业的市场价值、S代表前
一年末工厂存货和设备的价值。每个企业都有单独的I、F、S数据。 EViews会自动按第四章介绍的标准输入程序读取非堆积数据。并把每个
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截面变量看作一个单独序列。注意要按照上述的Pool命名规则命名。
四、序列命名
在Pool中使用序列的关键是序列命名:使用基本名和截面识别名称组合 命名。截面识别名称可以放在序列名中的任意位置,只要保持一致即可。 例如,现有一个Pool对象含有识别名 _JPN, _USA,_UK,想建立 每个截面成员的GDP的时间序列,我们就使用“GDP”作为序列的基本名。
可以把识别名称放在基本名的后面,此时序列名为GDP_JPN,GDP_ USA,GDP_UK;或者把识别名称放在基本名的前面,此时序列名为JPN_ 5 GDP,USA_GDP,UK_GDP。
变量的数据分开。大多数情况下,不同截面成员的数据从上到下依次堆 积,每一列代表一个变量:
有很多种输入数据的方法,在介绍各种方法之前,首先要理解时间序列/
截面数据的结构,区别堆积数据和非堆积数据形式。
时间序列/截面数据的数据信息用三维表示:时期,截面成员,变量。例 如:1950年,通用汽车公司,投资数据。 使用三维数据比较困难,一般要转化成二维数据。有几种常用的方法。
一、非堆积数据
存在工作文件的数据都是这种非堆积数据,在这种形式中,给定截面成 员、给定变量的观测值放在一起,但和其他变量、其他截面成员的数据分开。