[求助]请教关于面板数据分析

易丹辉《数据分析与EViews应用》第九章，侧重于介绍EViews3.1版；




于俊年《计量经济学软件——EViews的使用》第十七章，侧重于介绍EViews3.1版；




高铁梅《计量经济分析方法与建模——EViews应用及实例》第10章，介绍EViews5.0版（推荐

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研究不同地区物流科技进步贡献率，既要考虑不同地区物流基础设施建设和整体区位优势的差异(截面数据)，同时也要考虑国家的物流发展政策，制度因素等方面的影响(时间序列)，而简单的使用截面数据或者时间序列数据无法达到这个目的。为了克服这一缺点，使用Panel Data模型结合时间序列和截面数据，能够同时反映出研究对象在不同时间和截面单元两个方向上变化规律和特征。面板数据不仅大大增加了研究的观测样本量，提高了样本的自由度，而且可以减弱解释变量多重共线性带来的影响，降低估计误差[7][8]。面板数据的一般形式如下：
                                          （4）
在(6)式中， 为截距项， 为解释变量的系数， 为白噪声，K为解释变量的个数。根据 和 的不同假设，模型又分为三种形式：
混合数据模型：
变截距模型：
变系数模型：
建立面板数据模型的第一步就是检验样本适合哪种模型形式，从而避免模型设定上的偏差，改进参数估计的有效性。目前广泛采用的是协方差分析检验，主要是通过两个F统计量进行检验的：
                        (5)
               (6)
其中， 、 、 分别为变系数模型、变截距模型和混合数据模型的残差平方和；N为截面样本点个数；T为时间跨度；K为自变量的数目。对于给定的显著性水平，一般为 ，首先利用 统计量判断是否为混合模型，若 小于临界值，则认为模型参数跟个体变化无关，使用混合数据模型；否则再利用 进行检验，如果 小于临界值，则使用变截距模型，否则使用变系数模型。
根据对个体影响处理形式的不同，变系数模型和变截距模型都有固定效应和随机效应模型之分，因此建立数据面板模型的第二步就是在这两种效应模型中进行选择。Hausman(1978)认为应该把模型中的个体影响处理为随机，但随机效应模型与模型中的解释变量不相关，存在问题。因此在选择时，一般采用的方法是使用Hausman检验。该检验的原假设是：随机影响模型中个体影响与解释变量不相关，检验的过程构建统计量W如下：
                                                  (7)
其中 为固定效应模型中回归系数的估计结果， 为随机效应模型中回归系数的估计结果。 为两类模型中回归系数估计结果之差的方差，即 = 。当原假设成立时，W服从自由度为K的卡方分布，在给定显著性水平下，一般取 ，若统计量W的值大于临界值，则选择固定效应模型，否则选择随机效应模型。