[交流讨论]eviews6.0中面板数据处理的一些方法和经验总结

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收藏 2010-05-22

（1）建立混合数据库（Pool）对象。
首先建立工作文件。在打开工作文件窗口的基础上，点击EViwes主功能菜单上的Objects键，选New Object功能，从而打开New Object（新对象）选择窗。在Type of Object选择区选择Pool（合并数据库），并在Name of Object选择区为混合数据库起名Pool01（初始显示为Untitled）。
（2）定义序列名并输入数据。
在新建的混合数据库（Pool）窗口的工具栏中点击Sheet键（第2种路径是，点击View键，选Spreadsheet (stacked data)功能），从而打开Series List（列写序列名）窗口，定义时间序列变量Y?和X.点击OK键，从而打开混合数据库（Pool）窗口，（点击Edit+-键，使EViwes处于可编辑状态）输入数据。
补充：点击Order+-键，还可以变换为以时间为序的阵列式排列。
工作文件也可以以合并数据（Pool data）和非合并数据的形式用复制和粘贴的方法建立。
（3）估计模型
点击Estimation键，随后弹出Pooled Estimation（混合估计）对话窗。用EViwes可以估计固定效应模型（包括个体固定效应模型、时刻固定效应模型和时刻个体固定效应模型3种）、随机效应模型、带有AR(1)参数的模型、截面不同回归系数也不同的面板数据模型。用EViwes可以选择普通最小二乘法、加权最小二乘法（以截面模型的方差为权）、似不相关回归法估计模型参数。
补充：在这一块内容里面，eviews6.0和eviews5.1的界面还是存在明显差异的，前者的界面是左右排列，后者的界面是上下排列，而且里面的选项形式也不太一样。5.1软件里面通过选择截距项来确定模型的类型，而6.0的里面是通过选择estimation method来选择模型的类型

固定效应模型

在面板数据散点图中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距是不同的，则可以采用在模型中加虚拟变量的方法估计回归参数，称此种模型为固定效应模型（fixed effects regression model）。固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型（entity fixed effects regression model）、时刻固定效应模型（time fixed effects regression model）和时刻个体固定效应模型（time and entity fixed effects regression model）。

个体固定效应模型。

个体固定效应模型就是对于不同的个体有不同截距的模型。如果对于不同的时间序列（个体）截距是不同的，但是对于不同的横截面，模型的截距没有显著性变化，那么就应该建立个体固定效应模型。

时刻固定效应模型。
时刻固定效应模型就是对于不同的截面（时刻点）有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面，模型的截距显著不同，但是对于不同的时间序列（个体）截距是相同的，那么应该建立时刻固定效应模型。

时刻个体固定效应模型。
时刻个体固定效应模型就是对于不同的截面（时刻点）、不同的时间序列（个体）都有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面、不同的时间序列（个体）模型的截距都显著地不相同，那么应该建立时刻个体效应模型。
随机效应模型

在固定效应模型中采用虚拟变量的原因是解释被解释变量的信息不够完整。也可以通过对误差项的分解来描述这种信息的缺失。

yit = a+ b1 xit + eit

其中误差项在时间上和截面上都是相关的，用3个分量表示如下：
eit = ui + vt + wit
其中ui~N(0, su2)表示截面随机误差分量；vt~N(0, sv2)表示时间随机误差分量；wit~N(0, sw2)表示混和随机误差分量。同时还假定ui，vt，wit之间互不相关，各自分别不存在截面自相关、时间自相关和混和自相关。上述模型称为随机效应模型。
随机效应模型和固定效应模型比较，相当于把固定效应模型中的截距项看成两个随机变量。一个是截面随机误差项（ui），一个是时间随机误差项（vt）。如果这两个随机误差项都服从正态分布，对模型估计时就能够节省自由度，因为此条件下只需要估计两个随机误差项的均值和方差。
假定固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，而且对均值的离差分别是ui和vt，固定效应模型就变成了随机效应模型。