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2010-03-11
作为一个初学者,想用面板数据进行分析数据,有几个问题想请教一下,哪位大侠帮忙解决一下:
1、面板数据模型主要用来分析什么样的面板数据呢,能得到什么样的结论呢?例如:回归分析在各种检验通过后,可以简单的利用回归系数,说明被解释变量与解释变量间的变动关系;协整检验后可以利用误差修正模型,将存在相同平稳阶数的不平稳的时间序列变量建立协整模型,说明两者存在长期稳定关系,再建立误差修正模型后可以利用系数说明被解释变量与解释变量间的变动关系。

2、如果直接用面板数据做得模型,是否可以直接利用面板数据作出的结果,及相应系数,来解释 解释变量对被解释变量的关系,或是说影响?
例如:张晓彤书中提到的例子,人均收入及支出作出的面板数据模型,结论里面能否说人均收入增加多少,引起人均支出增加多少吗?
3、什么样面板数据可以进行协整分析呢?因为我的面板数据,取个体数据,变量间应该是可以建立协整关系,建立误差修正模型的。
4、面板数据如何做协整?具体步骤如何呢?怎么用eviews实现呢?

问题有些多,先感谢了
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2010-3-14 15:32:50
好悲惨,没人回复呢
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2010-3-22 19:49:34
太多了,自己看书吧!!
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2010-3-22 23:12:23
面板模型的作用:利用面板数据控制横截面模型中不变的不可观测异质性,其次,使用面板数据作为方差成分分解及估计状态间转移概率的一个方法,可以广泛研究横截面总体的动态性。
关于面板数据的协整检验,Westerlund(2007)提出了四种面板数据的协整检验方法,可参考他的文章:Testing for Error Correction in Panel Data
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2010-4-3 14:23:00
建议白仲林的书,看看
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2010-6-25 10:10:47
第一步,分析各个回归变量的时间序列(time series)特征,尤其是被解释变量,如果存在序列

相关(AR或MA),说明满足动态回归最基本的条件。

第二步,静态回归分析。考察回归的残差是否具有序列相关性,它是确定被解释变量滞后除数的一

个重要参考。如果存在序列相关,进一步说明进行动态分析的必要性。

第三,动态分析,并进行sargan检验及残差时序分析。
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