面板数据.ppt
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1、面板数据,面板数据模型是同时使用截面数和时间序列数据的计量经济学模型 武汉大学经济学系数量经济学教研室实践教改项目组编制,模型的主要结构为:,其中N表示个体数,T表示时间序列个数,面板数据模型分为固定效应模型和随机效应模型,以下用一个例子来说明如何在eviews中估计面板数据模型。,以下数据估计用于研究投资需求的面板数据模型,这些数据包括五家企业和三个变量的20年观测值的时间序列。,数据说明,tq代表通用汽车,ks代表克莱斯勒,td代表通用电气,xw代表西屋,mg代表美国钢铁,则I_tq代表通用汽车企业的投资,I_ks代表克莱斯勒企业的投资,I_td代表通用电气企业的投资,I_xw代表西屋企业
2、的投资,I_mg代表美国钢铁企业的投资,其他的以此类推。,表 一,表示前一年末工厂存货和设备的价值,表 二,表示前一年企业的市场价值,表 三,表示投资,操作步骤为:,1,建立1935年到1954年的一个工作文件; 2,在object/new object中选择pool选项,并命名为I,其视图框如下:,建立一个面板数据,命名,图 一,或者用如下命令:pool I,选择Pool后得到一个对话框,在对话框中输入:_TQ,_KS,_TD,_XW,_MG。 具体的图示如下 :,五个个体的I的数据序列名称:I_TO,I_KS,I_TD,I_XW,I_MG,图二,3,生成如下数据序列: I_TQ,I_KS,
3、I_TD,I_XW,I_MG 并把这些数据序列的数据导入。导入方法和一般序列的导入方法一致,只是这里使用了特定的名称。,4,同样的可以导入面板数据F和V。 5,把所有的数据导入完成后,在图二中,点击Process/estimate出现如下对话框:,被解释变量名称,样本区间,模型的解释变量为常系数,模型的解释变量为可变系数,图三,图三的进一步解释,Intercept下面的选项代表截距的处理方式,None表示不包含截距项,Common表示截面单元有相同的截距,Fixed effects与Random effects分别表示截距变动的确定效应和随机效应模型。Weighting下面表示估计的方法,ev
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