sas讲义paneldata(编辑修改稿)

sas讲义paneldata(编辑修改稿)内容摘要：

7 CS8 1 .0001 Cross Sectional Effect 8 CS9 1 .0001 Cross Sectional Effect 9 CS10 1 .0001 Cross Sectional Effect 10 CS11 1 .0001 Cross Sectional Effect 11 CS12 1 .0001 Cross Sectional Effect 12 CS13 1 .0001 Cross Sectional Effect 13 CS14 1 .0001 Cross Sectional Effect 14 CS15 1 .0001 Cross Sectional Effect 15 logq 1 .0001 logpf 1 Parameter Estimates Variable DF Estimate Standard Error t Value Pr |t| Label lf 1 .0001 load factor 检验 FIXED TIME EFFECTS: F=[(e’e1e’e2)/j]/[e’e2/(nk)]. 这里，约束下 (OLS)e’e1=, 无约束下e’e2= , j=14, nk=72. The SAS System Obs ee1 ee2 F Fcrit result 1 no TIME effects 计算 F 统计量程序： data Ftest。 ee1=。 ee2=。 F=(ee1ee2)*72/(14*ee2)。 Fcrit=finv(.95,14,72)。 result=no TIME effects。 if FFcrit then result= yes TIME effects。 run。 proc print。 run。 TWO WAY FIXED EFFECTS: 程序： /*Two way fixed effects*/ proc sort data=tb141。 by i t。 run。 proc tscsreg data=tb141。 id i t。 model logcost=logq logpf lf/fixtwo。 run。 输出结果： The SAS System The TSCSREG Procedure Dependent Variable: logcost Model Description Estimation Method FixTwo Number of Cross Sections 6 Time Series Length 15 Fit Statistics SSE DFE 67 MSE Root MSE RSquare F Test for No Fixed Effects Num DF Den DF F Value Pr F 19 67 .0001 Parameter Estimates Variable DF Estimate Standard Error t Value Pr |t| Label CS1 1 Cross Sectional Effect 1 CS2 1 Cross Sectional Effect 2 CS3 1 Cross Sectional Effect 3 CS4 1 .0001 Cross Sectional Effect 4 Parameter Estimates Variable DF Estimate Standard Error t Value Pr |t| Label CS5 1 Cross Sectional Effect 5 TS1 1 Time Series Effect 1 TS2 1 Time Series Effect 2 TS3 1 Time Series Effect 3 TS4 1 Time Series Effect 4 TS5 1 Time Series Effect 5 TS6 1 Time Series Effect 6 TS7 1 Time Series Effect 7 TS8 1 Time Series Effect 8 TS9 1 Time Series Effect 9 TS10 1 Time Series Effect 10 TS11 1 Time Series Effect 11 TS12 1 Time Series Effect 12 TS13 1 Time Series Effect 13 TS14 1 Time Series Parameter Estimates Variable DF Estimate Standard Error t Value Pr |t| Label Effect 14 Intercept 1 .0001 Intercept logq 1 .0001 logpf 1 lf 1 load factor 可以看到，截距项和 Greene 结果也有很大不同。 这是因为假定不同。 原因在于，SAS 估计的时候，约束 CS6=TS15=0. 这样，我们看到的 CS,TS 实际上等于教材中 CS 和 CS6 的差。 这不影响模型的解释。 对 TWO WAY EFFECTS 检验：在存在 FIRM EFFECTS 的条件下，检查是否存在TIME EFFECTS. F=[(e’e1e’e2)/j]/[e’e2/(nk)]. 这里， e’e1=,e’e2=, j=14, nk=67. 计算 F 统计量程序： data Ftest。 ee1=。 ee2=。 F=(ee1ee2)*67/(14*ee2)。 Fcrit=finv(.95,14,67)。 result=no fix effects。 if FFcrit then result= yes fix effects。 run。 proc print。 run。 输出结果： The SAS System Obs ee1 ee2 F Fcrit result 1 yes fix effec ONE WAY RANDOM EFFECTS: 程序： /*One way random effects*/ proc sort data=tb141。 by i t。 run。 proc tscsreg data=tb141。 id i t。 model logcost=logq logpf lf/ranone。 run。 输出结果： The SAS System The TSCSREG Procedure Dependent Variable: logcost Model Description Estimation Method RanOne Number of Cross Sections 6 Time Series Length 15 Fit Statistics SSE DFE 86 MSE Root MSE RSquare Variance Component Estimates Variance Component for Cross Sections Variance Component for Error Hausman Test for Random Effects DF m Value Pr m 3 Parameter Estimates Variable DF Estimate Standard Error t Value Pr |t| Label Intercept 1 .0001 Intercept logq 1 .0001 logpf 1 .0001 lf 1 .0001。