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文档简介

1、Panel Data模型的估计过程1 建立工作文件：CREATE A 1994 19992 建立Pool对象：在主菜单上点击Object New object，选择Pool，并输入Pool对象名：XF3 输入横截面标志：（为便于区别，标志名前加上 _ ）4 导入 / 输入数据：(1) 在Pool窗口中点击View Spreadsheet (stacked data )(2) 在序列窗口中输入序列名：cons? （注意Pool序列中统配符？都不可省略）(3) 在序列窗口中先点击Edit按钮，进入数据输入/编辑状态(4) 输入数据，此时可以手工输入，也可以从Excel表中直接复制-粘贴（这个方式较

2、为方便），也可以从Excel文件导入（但必须先将Excel文件另存为win95格式，否则EViews不能识别）；另外，序列窗口的数据顺序初始是按地区（横截面）排列，点击order按钮可以改成按年排列。5 输入 / 生成其他变量数据：(1) 再次点击View Spreadsheet (stacked data )(2) 在序列窗口中输入新序列名：INC? (3) 点击Procs Generate Pool Serise，生成新的Pool序列上期消费CONS1：6 估计Panel Data模型：(1) 打开Pool对象XF(2) 点击Estimate按钮(3) 在Estimation窗口中依次估计

3、不同形式的模型： l 混合模型：在常系数栏（common coefficients）输入解释变量名cons1? inc?，在截据项栏（intercept）选择常数（common）S3l 变截据模型：在常系数栏（common coefficients）输入解释变量名cons1? inc?，在截据项栏（intercept）选择固定效应（fixed effects）S2l 变系数模型：在截面单元系数栏（cross section specific coefficients）输入解释变量名cons1? inc?，在截据项栏（intercept）选择固定效应（fixed effects）S17 Panel Data模型的识别：F2=(1148951-299023)/(28-1)(2+1)/299023/28*5-28*3=1.965而 F2 = 1.965 > F0.05(81,56)=1.52 （利用Excel的FINV函数计算）拒绝H20，模型不是混合回归模型又F1=(643899-299023)/(28-1)*2/299023/28*5-28*3=1.196而F1 =1.196 < F0.05(54,56)=1.56接受H10，模型是变截据模型，而不是

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