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文档简介

面板数据模型 图6图7 File panel02c 用原变量建模还是用对数变量建模 图8 图9 1 建立年度频率文件 面板数据EVIEWS输入 2 建立合成数据库 pool 对象在打开工作文件窗口的基础上 点击主功能菜单中的Objects键 选NewObject功能 从而打开NewObject 新对象 选择窗 在TypeofObject选择区选择Pool 混合数据库 在NameofObject选择区命名CS 初始显示为Untitled 点击OK 从而打开Pool对象说明窗口 在窗口中输入15个地区标识AH 安徽 BJ 北京 ZJ 浙江 3 定义序列名并输入数据在新建立的Pool 混合数据 窗口的工具栏中点击Sheet键 从而打开SeriesList 列出序列名 窗口 定义时间序列变量CP 和IP 如下图 点击OK键 从而打开Pool 混合数据库 窗口 输入数据 输入完成后的情形见图 图11 3 3序列列表对话框 图序列的堆栈形式数据表 从结果看 北京 上海 浙江是自发消费 消费函数截距 最大的3个地区 3 面板数据模型估计方法 混合最小二乘 PooledOLS 估计 适用于混合模型 平均数 between OLS估计 适用于混合模型和个体随机效应模型 离差变换 within OLS估计 适用于个体固定效应回归模型 一阶差分 firstdifference OLS估计 适用于个体固定效应模型 可行GLS feasibleGLS 估计 适用于随机效应模型 方差分析 混合模型与个体固定效应模型比较 应该建立个体固定效应模型 4 面板数据模型检验与设定方法 4 4Hausman检验 原假设与备择假设是H0 个体效应与回归变量无关 个体随机效应回归模型 H1 个体效应与回归变量相关 个体固定效应回归模型 个体随机效应模型与个体固定效应模型比较 应该建立个体固定效应模型 6 面板数据的单位根检验 LLC检验是左单端检验 因为LLC 4 28 1 65 所以存在单位根 6 面板数据的单位根检验 6 3IPS Im Pesaran Shin 检验 1997 2002 适用于不同根 commonroot 情形 IPS检验是左单端检验 因为IPS 5 15 1 65 所以存在单位根 6 面板数据的单位根检验 6 4MW Maddala Wu 检验 1997 又称Fisher ADF检验 适用于不同根情形 IPS检验和LL检验的缺陷是只适用于平衡面板数据 为解决此问题 Maddala Wu 1997 提出了组合pi值检验 其中pi表示ADF检验的显著性水平 6 面板数据的单位根检验 7 面板数据模型的协整检验 1 Pedroni检验包括4个统计量 7个检验方法 其中5个检验拒绝原假设 无协整
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