eviews面板数据实例分析包会

1、1.已知 19962002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1996199719981999200020012002CONSUMEA

2、H3607.433693.553777.413901.814232.984517.654736.52CONSUMEBJ5729.526531.816970.837498.488493.498922.7210284.6CONSUMEFJ4248.474935.955181.455266.695638.746015.116631.68CONSUMEHB3424.354003.713834.434026.34348.474479.755069.28CONSUMEHLJ3110.923213.423303.153481.743824.444192.364462.08CONSUMEJL3037.3234

3、08.033449.743661.684020.874337.224973.88CONSUMEJS4057.54533.574889.435010.915323.185532.746042.6CONSUMEJX2942.113199.613266.813482.333623.563894.514549.32CONSUMELN3493.023719.913890.743989.934356.064654.425342.64CONSUMENMG2767.843032.33105.743468.993927.754195.624859.88CONSUMESD3770.994040.634143.96

4、4515.0550225252.415596.32CONSUMESH6763.126819.946866.418247.698868.199336.110464CONSUMESX3035.593228.713267.73492.983941.874123.014710.96CONSUMETJ4679.615204.155471.015851.536121.046987.227191.96CONSUMEZJ5764.276170.146217.936521.547020.227952.398713.08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

5、）数据人均收入1996199719981999200020012002INCOMEAH4512.774599.274770.475064.65293.555668.86032.4INCOMEBJ7332.017813.168471.989182.7610349.6911577.7812463.92INCOMEFJ5172.936143.646485.636859.817432.268313.089189.36INCOMEHB4442.814958.675084.645365.035661.165984.826679.68INCOMEHLJ3768.314090.724268.54595.144

6、912.885425.876100.56INCOMEJL3805.534190.584206.644480.0148105340.466260.16INCOMEJS5185.795765.26017.856538.26800.237375.18177.64INCOMEJX3780.24071.324251.424720.585103.585506.026335.64INCOMELN4207.234518.14617.244898.615357.795797.016524.52INCOMENMG3 431.813944.674353.024770.535129.055535.896051INCO

7、MESD4890.285190.795380.085808.966489.977101.087614.36INCOMESH8178.488438.898773.110931.6411718.0112883.4613249.8INCOMESX3702.693989.924098.734342.614724.115391.056234.36INCOMETJ5967.716608.397110.547649.838140.58958.79337.56INCOMEZJ6955.797358.727836.768427.959279.1610464.6711715.6PAH109.9 101.31009

8、7.8 100.7 100.599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 2002N 1 个被估参数。（ 1 ）建立PBJ111.6105.3102.4100.6103.5103.198.2面板数据工作文件PFJ105.9101.799.799.1102.198.799.5首先建立PHB107.1103.598.498.199.7100.599工作文件。打开工作PHLJ107.1104.4100.496.898.3100.899.3文件后，过程如下：PJL107.2103.799

9、.29898.6101.399.5建立面板PJS109.3101.799.498.7100.1100.899.2数据库。在窗口中PJX108.410210198.6100.399.5100.1输入 15 个不同省级PLN107.9103.199.398.699.910098.9地区的标识。PNMG107.6104.599.399.8101.3100.6100.2（ 2 ）定义PSD109.6102.899.499.3100.2101.899.3序列名并输入数据PSH109.2102.8100101.5102.5100100.5产 生 3*15PSX107.9103.198.699.6103.9

10、99.898.4个尚未输入数据的PTJ109103.199.598.999.6101.299.6变量名。这样可以通PZJ107.9102.899.798.810199.899.1过键盘输入或黏贴的方法数据数据。（3）估计、选择面板模型打开一个 pool 窗口，先输入变量后缀（所要使用的变量） 。点击 Estimate ，打开 估计窗口。A.混合模型的估计方法左边的 Common 表示相同系数，即表示不同个体有相同的斜率。 得到如下输出结果：相应的表达式是：2（2.0） （79.7）R2 0.98, SSEr 4824588上式表示 15 个省级地区的城镇人均指出平均占收入的 76%。B.个体固

11、定效应回归模型的估计方法 将截距项选择区选 Fixed effects（固定效应） 得到如下输出结果：相应的表达式为：（6.3） （55）R2 0.99, SSEr 2270386其中虚拟变量 D1, D2 ,., D15 的定义是：15 个省级地区的城镇人均指出平均占收入 70%。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。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。H0 ： i 。模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合回归模型） 。H1 ：模型中不同个体的截距项 i 不同（真实模型为个体固定效应回归模型） 。F 统计量定义为：其中 SSE

12、r 表示约束模型，即混合估计模型的残差平方和，SSEu 表示非约束模型，即个体固定效应回归模型的残差平方和。非约束模型比约束模型多了 所以本例中： 所以推翻原假设，建立个体固定效应回归模型更合理。C.时点固定效应回归模型的估计方法 将时间选择为固定效应。得到如下输出结果： 相应的表达式为：（76.6）R2 0.987, SSE 4028843其中虚拟变量 D1,D2,., D7 的定义是：D.个体随机效应回归模型估计截距项选择 Random effects （个体随机效应） 得到如下部分输出结果： 相应的表达式是：（68.5）R2 0.98, SSE 2979246其中虚拟变量 D1, D2

13、,., D15 的定义是：接下来利用 Hausman 统计量检验应该建立个体随机效应回归模型还是个体固定 效应回归模型。H 0 ：个体效应与回归变量（ IPit ）无关（个体随机效应回归模型）H1 ：个体效应与回归变量（ IPit ）相关（个体固定效应回归模型） 分析过程如下：得到如下检验结果： 由检验输出结果的上半部分可以看出， Hausman 统计量的值是 14.79，相对应的 概率是 0.0001，即拒接原假设，应该建立个体固定效应模型。检验结果的下半部分是 Hausman 检验中间结果比较。 个体固定效应模型对参数 的估计值为 0.697561，随机效应模型对参数的估计值为 0.724

14、569。两个参数的估 计量的分布方差的差为 0.000049。综上分析， 19962002 年中国东北、华北、华东 15个省级地区的居民家庭 人均消费和人金收入问题应该建立个体固定效应回归模型。人均消费平均占人 均收入的 70%。随地区不同，自发消费（截距项）存在显着性差异。 （4）面板单位根检验以 cp 序列为例。首先在工作文件窗口中打开 cp 变量的 15 个数据组。 单位根检验过程如下：得到如下检验结果： 从上面的检验结果可以看出来， 6种检验方法的结论都认为 15个 cp序列存在单 位根。选择 IPS 检验方法进行单位根检验。检验结果如下： 从上面的结果可以看出， cp 面板存在单位根

15、，同时每个个体都存在单位根。 2.收集中国 2000 2005年各地区城镇居民人均可支配收入 X和消费指出 Y 统计数据如表 9.4。数据是 6年的，每一年都有 32 组数据，共 192组观测值人均可支配收入和消费支出数据（单位：元）20012003200420052000可支2002可支地配收消费可支配收消费配收消费可支配收消费可支配收消费可支配收消费区入支出入支出入支出入支出入支出入支出XYXYXYXYXYXY全6279.949986859.553097702.860298472.265109421.6718210493.7942国8.008.010.880.941.1003.88北103

16、49.849311577.892212463.102813882.111215637.122017652.1324京69.4978.72924.60623.84840.40954.20天8140.561218958.769879337.5719110312.786711467.880212638.9653津0.040.226.9691.5316.4455.26河5661.143485984.844796679.650697239.054397951.358199107.06699北6.472.758.286.771.189.67山4724.139415391.041236234.3471070

17、05.051057902.856548913.96342西内1.875.016.963.386.151.63蒙5129.039275535.841956051.048597012.954198122.962199136.76928古5.759.620.880.149.269.60辽5357.743565797.046546524.553427240.560778007.565439107.57369宁9.061.422.648.926.285.27吉4810.040205340.443376260.149737005.154927840.660688690.66794林0.876.226.88

18、7.101.992.71黑龙4912.838245425.841926100.544626678.950157470.755678272.56178江8.447.366.080.191.531.01上11718.886812883.933613249.104614867.110416682.126318645.1377海01.1946.10804.00490.34821.03033.41江6800.253237375.155328177.660429262.4670810481.733212318.8621苏3.180.744.606.5893.2657.82浙9279.1702010464.

19、795211715.871313179.971214546.106316293.1225江6.2267.3960.0853.89386.14773.74安5293.542325668.845176032.447366778.050647511.457118470.66367徽5.980.650.523.343.338.67福7432.256388313.060159189.366319999.5735611175.816112321.8794建6.748.116.684.2637.1531.41江5103.536235506.038946335.645496901.449147559.6533

20、78619.66109西8.562.514.322.554.846.39山6489.950227101.052527614.355968399.960699437.8667310744.7457东7.008.416.321.350.7579.31河4766.238305267.441106245.445046926.149417704.952948667.96038南6.712.170.682.600.197.02湖5524.546445855.948046788.556087321.959638022.763988785.96736北4.508.792.928.255.524.56湖6218

21、.752186780.555466958.555747674.260828617.468849523.97504南3.796.226.720.628.617.99广9761.5801610415.809911137.898812380.963613627.106914769.1180东7.9119.6320.4843.27654.79949.87广5834.448526665.752247315.354137785.057638689.964459286.77032西3.313.732.444.509.730.80海5358.340825838.843676822.754597259.2550

22、27735.758028123.95928南2.564.852.645.438.404.79重6275.955696721.058737238.063608093.671189220.9797310243.8623庆8.849.694.247.066.0546.29四5894.248556360.451766610.854137041.857597709.863718385.96891川7.787.170.087.217.146.27贵5122.242785451.942735944.045986569.249487322.054948151.16159州1.281.908.283.985.4

23、53.29云6324.651856797.752527240.558277643.560238870.868379265.96996南4.311.606.927.568.010.90西7426.355547869.159948079.169528765.480459106.083389431.18617藏2.426.392.445.347.218.11陕5124.242765483.746376330.853786806.356667492.462338272.06656西4.673.744.045.547.072.46甘4916.241265382.944206151.450646657.252987376.759378086.86529肃5.471.314.244.914.302.20青5169.941855853.746986170.550426745.354007319.657588057.86245海6.732.592.522.247.955.26宁4912.442005544.145956067.451046530.453307217.858218093.66404夏0.507.404.928.347.384.31新5644.84422