eviews60在面板数据模型估计中的实验操作(编辑修改稿)

eviews60在面板数据模型估计中的实验操作(编辑修改稿)内容摘要：

..,D D D 的定义是： 1 , 1 , 2 , . . . , 1 50,i iiD  如 果 属 于 第 个 个 体 ,其 他 15 个省级地区的城镇人均指出平均占收入 70%。 从上面的结果可以看出北京市居民的自发性消费明显高于其他地区。 接下来用 F 统计量检验是应该建立混合回归模型，还是个体固定效应回归模型。 0H ： i。 模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合回归模型）。 1H ：模型中不同个体的截距项 i 不同（真实模型为个体固定效应回归模型）。 F 统计量定义为： ( ) / [ ( 1 ) ( ) ] ( ) / ( 1 )/ ( ) / ( )r u r uuuS S E S S E N T k N T N k S S E S S E NF S S E N T N k S S E N T N k            其中 rSSE 表示约束模型，即混合估计模型的残差平方和， uSSE 表示非约束模型，即个体固定效应回归模型的残 差平方和。 非约束模型比约束模型多了 1N个被估参数。 所以本例中： ( 4 8 2 4 5 8 8 2 2 7 3 8 6 ) / ( 1 5 1 ) 8 . 1 ( 1 4 , 8 9 ) 1 . 82 2 7 0 3 8 6 / ( 1 0 5 1 5 1 )FF   所以推翻原假设，建立个体固定效应回归模型更合理。 将时间选择为固定效应。 得到如下输出结果： 相应的表达式为： 1 2 7ˆ 2. 6 0. 78 10 5. 9 13 4. 1 .. . 93 .9it itCP I P D D D      () 2 , 402 884 3R SSE 其中虚拟变量 1 2 7, ,...,D D D 的定义是： 1,0,tD  如 果 属 于 第 t 个 截 面 ， t=1996,...,2020其 他 截距项选择 Random effects（个体随机效应） 得到如下部分输出结果： 相应的表达式是： 1 2 1 5ˆ 34 5. 2 0. 72 2. 6 36 7. 0 .. . 10 6. 1it itCP I P D D D      () 2 , 297 924 6R SSE 其中虚拟变量 1 2 15, ,...,D D D 的定义是： 1,0,iD  如 果 属 于 第 i 个 个 体 ,i=1,2,...,15其 他 接下来利用 Hausman统计量检验应该建立个体随机效应回归模型还是个体固定效应回归模型。 0H ：个体效应与回归变量（ itIP ）无关（个体随机效应回归模型） 1H ：个体效应与回归变量（ itIP ）相关（个体固定效应回归模 型） 分析过程如下： 得到如下检验结果： 由检验输出结果的上半部分可以看出， Hausman 统计量的值是 ，相对应的概率是 ，即拒接原假设，应该建立个体固定效应模型。 检验结果的下半部分是 Hausman 检验中间结果比较。 个体固定效应模型对参数的估计值为 ，随机效应模型对参数的估计值为。 两个参数的估计量的分布方差的差为。 综上分析， 1996— 2020 年中国东北、华北、华东 15 个省级地区的居民家庭人均消费和人金收入问题应该建立个体 固定效应回归模型。 人均消费平均占人均收入的 70%。 随地区不同，自发消费（截距项）存在显著性差异。 （ 4）面板单位根检验 以 cp 序列为例。 首先在工作文件窗口中打开 cp 变量的 15 个数据组。 单位根检验过程如下： 得到如下检验结果： 从上面的检验结果可以看出来， 6 种检验方法的结论都认为 15 个 cp 序列存在单位根。 选择 IPS 检验方法进行单位根检验。 检验结果如下： 从上面的结果可以看出， cp 面板存在单位根，同时每个个体都存在单位根。 2020— 2020年各地区城镇居民人均可支配收入 X和消费指出 Y统计数据如表。 数据是 6 年的，每一年都有 32 组数据，共 192 组观测值。 人均可支配收入和消费支出数据（单位：元） 2020 2020 2020 2020 2020 2020 地 区 可支配收入 消费支出 可支配收入 消费支出 可支配收入 消费支出 可支配收入 消费支出 可支配收入 消费支出 可支配收入 消费支出 X Y X Y X Y X Y X Y X Y 全 国 6279.98 4990 6859.58 5301 7702.80 6028 8472.20 6514 9421.61 7180 1049 7948 北 京 1034 8499 1157 8922 1246 10284.60 1388 11123.84 1563 12200.40 1765 13244.20 天 8140.50 6128958.70 6989337.56 7191031。