楼主: monitorbadboy
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面板数据分析遇到的困惑 [推广有奖]

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monitorbadboy 发表于 2014-1-16 14:57:03 |AI写论文

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本人属于计量菜鸟,在做面板数据中遇到一些困惑,特请教各位同仁。
1、关于计量模型的选择,为何有的教材或论文说在混合模型、固定效应、随机效应之间进行选择(不需要算F1\F2),而有的则说先用豪斯曼检验,看选择固定效应还是随机效应模型,然后再用F检验看是选择混合模型、变系数还是变截距模型(需要算F1、F2),究竟哪个正确?
2、个人理解,应该是第二种。但无论是固定效应或是随机效应,在EVIEWS中都存在一个个体和时间的选项(有固定、随机和两者都无的选项),在这个地方如何勾选?
3、我现在的解释变量比较多(8个),变系数模型回归时,如果将所有变量和常数项一起放到变化项里面,显示样本不够大而无法进行。那么请问,这种情况下,变系数模型是选择一个接一个的变量系数变化还是怎样?这样导致的问题就是每次回归的结果都不一样,那么求得的S也就不一样,该如何处理?
4、同样,由于解释变量有8个,横截面31个省,时间序列为9年,这种情况下,计算F1\F2时存在一个自由度无法计算甚至为负的问题,请问是不是应该删去一些解释变量?
5、所有变量中,有2个自变量属于一阶单整序列,其余都平稳,这应该属于可以进行协整检验的宽容情况,但是协整检验又通不过,这是为什么?如果采取差分的方式,请问是只对非平稳变量差分即可,还是对所有变量都差分再协整?有的变量差分,而有的变量不差分,可以吗?如果采取对数的方式,因为我的变量主要是指比重、份额之类的,这样情况下再取对数是不是会影响其经济意义?
6、以上方法,无论是删去某些变量,还是一阶差分或取对数,无论选择什么样的回归模型(通过协整的情况下),都发现模型拟合效果不是很好。而有的模型拟合效果比较好,但其实其变量之间通不过协整检验。这里就很矛盾,是不是因为我的解释变量太多,导致共线性问题?跟我的数据都是比例有关系吗?有些变量是当地在全国总量的比重,有些变量是当地与全国均值的比重,这个有关系吗?7、由于我的数据都是比重而不是绝对数,所以拟定方程要不要采用取对数的方式?还是可以直接回归,其系数表示弹性的意思?
疑惑实在太多,等待高手解答!谢谢!

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关键词:面板数据分析 数据分析 面板数据 随机效应模型 EVIEWS 豪斯曼 横截面 自变量 自由度 论文

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gillianst 发表于 2014-1-16 15:01:03
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