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文件名:  面板数据模型的类型识别检验的EViews实现_赵卫亚.rar
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  • 面板数据模型的类型识别检验的EViews实现_赵卫亚.caj
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文章名:面板数据模型的类型识别检验的EViews实现
作 者:赵卫亚
来 源:统计与决策(2013年07期)
文件链接:中国知网下载地址(发现无法直接链接过去,大家可以去知网上找找)

内容介绍:Eviews在研究面板数据时大多采用pool对象来完成,但是pool对象的实现存在很多限制。本文介绍了在不使用pool情况下的面板数据回归问题

简单的说,“个体效应”和“时间效应”是研究面板数据时可能存在的因素。个体效应可以理解成截面数据里个体差异引起的回归方程截距或系数的变化,时间效应就是研究面板数据时年份对回归方程截距或系数的影响。
那么分辨出面板数据中有什么效应,及效应对截距还是系数或者是两者都有影响就很关键了。本贴只介绍其中的操作,具体原理和假设请看原文-w-

扁平数据,即年份少,截面多的(比如2009-2012年的全国19个省份这种数据)为例。以Eviews6.0界面为例。(鼠绘红线,请勿吐槽)

1.在Eviews主界面下 点击File-New-WorkFile 然后选择/填写如下信息(红色标记的地方)
2.出现这个界面后, 在这个界面下,
在空白的地方点击鼠标右键→选择new object→group 选择后请一定记得命名
在红色的位置重命名
3.出现此界面然后录入数据 小人不才,是一个一个复制进去的,因为导入数据的时候出现了顺序混乱的问题。
4.之后进行回归,在OLS下,并选择如图红线标注的地方
Cross-sectio为个体效应选项、Period为时间效应选项

5.出现的回归界面下,选择View-Fixed/Random Effects Testing-Redundant Fixed Effects-Likelihood Ratio
可以判断数据存在个体效应,不存在时间效应。
6.在进行一次OLS回归,这次只选择Cross-sectio为 random, Period为none,在回归界面下,选择 View-Fixed/Random Effects Testing-Correlated Random Effects- Hausman Test

可以判断该模型为变截距的随机个体效应模型。之后可建立模型。



关于文章有几个问题。
1.对于文章中检验出模型存在个体效应、不存在时间效应后,文章进行下一步检验的时候建立的是含时间效应的模型,这里感觉有问题
2.文章对于变系数的如何建回归模型没有准确的讲解。

文章的理解不对之处还请大家指正 在这里先谢谢大家了
帖子后面的图片 删不掉,大家不要看就好(。_。)



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