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2009-02-10

面板数据首先需要进行F检验,以判断是混合数据模型、变系数模型还是变截距模型。而检验方法就是先求出这三个方程的残差平方和,然后进行F检验。

混合数据模型的残差平方和我在EVIEWS中,在common下输入自变量,固定效应和随机效应下设为none得到。

接下来变截距模型的残差平方和通过将none改为fixed得到

请问上述设置对不对?

 那么要得到变系数模型残差平方和是不是直接将自变量放在cross-section specific,同时其他地位选none即可?

我的QQ 453863093

恳请懂得同志解救!!!!

万分感激!!!

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2009-2-10 22:49:00

stata下有一个F检验的命令

Eviews 如何操作没弄明白

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2009-3-3 22:22:00

如果是Eviews做的话,有手册可以学习。

common和cross-section specific项是针对变截距、变系数、混合模型而言的。

none、fixed、random是针对个体和时点是否为固定效应或随机效应而言的。

白仲林老师的书里有模型介绍。

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2009-3-24 12:16:00
看了几本书,觉得应该是这样
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2009-3-24 12:25:00
书上讲的都不明不白的,只有自己摸索了
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2009-3-24 14:01:00

点击Estimation键,随后弹出Pooled Estimation(混合估计)对话窗(见图23)。先对Pooled Estimation(混合估计)对话窗中各选项功能给以解释。

Dependent Variable(相依变量)选择窗:用于填写被解释变量。

Sample(样本范围)选择窗:用于填写样本区间。

Balanced Sample(平衡样本)选择块:点击挑勾后表示用平衡数据估计。

Common coefficients(系数相同)选择窗:用于填写对于不同横截面斜率(回归系数)相同的解释变量和虚拟变量。

Cross section specific coefficients(截面系数不同)选择窗:用于填写对于不同横截面斜率(回归系数)不同的解释变量。

Intercept(截距项)选择窗:从中可以选None(不要截距项)、Common(同一截距项)、Fixed effects(个体不同截距项不同)、Random effects(随机效应截距项)

Weighting(权数)选择窗:从中可以选No weighting(等权估计)、Cross section weights(按截面取权数)、SUR(似不相关回归)、iterate to convergence(迭代至收敛)。“等权估计”的方法是所有的观测值都给以相等的权数;“按截面取权数的方法是以横截面模型残差的方差为权数,属于广义最小二乘法估计。“似不相关回归”的方法是利用横截面模型残差的协方差进行广义最小二乘法估计,该法将自动修正横截面中出现的异方差和短期自相关;“迭代至收敛”方法当选择广义最小二乘法估计时,点击此键将保证参数估计一直到收敛为止。在Options对话框中可以给出收敛准则和最大迭代次数。

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