基于EViews_6的面板数据计量分析

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1、面板数据计量分析白仲林基于EViews6的面板数据计量分析对于面板数据，EViews6提供的估计方法有如下三种，最小二乘估计——LS-LeastSquares(andAR)二阶段最小二乘估计——TSLS-Two-StageLeastSquares(andAR)动态面板数据模型的广义矩估计——GMM/DPD-GeneralizedMethodofMoments/DynamicPanelData第1节“LS-LeastSquares(LSandAR)”估计如果选择最小二乘方法估计面板数据模型，在“EquationEstimation”窗口中，须依次设置“Spec

2、ification”、“PanelOptions”和“Options”页面。1.1“Specification”页面在“Specification”页面中，完成模型设定和估计样本时间范围的选择。1在“Equationspecification”编辑区，指定模型的被解释变量、截距项和解释变量；2在“Sample”编辑区，指定估计样本时间的范围。1.2“PanelOptions”页面设置模型中不可观测的双（单）因素效应，即面板数据回归模型的选择。点击“PanelOptions”面板数据计量分析白仲林该页面包含三方面内容。1效应设置在“Effectsspecifi

3、cation”选择区，设定面板数据模型的个体效应和时间效应，可选择的选项有“None”、“Fixed”和“Random”，分别表示“无效应”、“固定效应”和“随机效应”。如果选择了“Fixed”或“Random”，EViews在输出结果中自动添加一个共同常数，即截距项，以保证效应之和为零。否则，截距项必要时，须在“Specification”页面的“Equationspecification”编辑区设定模型截距项。2GLS加权设置“GLSWeights”可以在下拉框中选择如下选项之一。其选择标准为：¢面板数据不存在异方差和自相关性时，选择“Noweights

4、”；¢面板数据在个体间存在异方差时，选择“Cross-sectionweights”；¢面板数据的个体间存在同期相关性和异方差时，选择“Cross-sectionSUR”；¢对于给定的个体，存在时间上的异方差时，选择“Periodweights”。¢对于给定的个体残差，存在时间上的序列相关性和异方差时，选择“PeriodSUR”；当选择了GLS加权（后四项），EViews采用FGLS估计模型。特别，选择了两种SUR选项的FGLS估计也称为Parks估计。3系数协方差估计方法面板数据计量分析白仲林通过选择“Coefcovariancemethod”选项，确定计

5、算系数标准差的各种稳健估计方法。可选择的选项有其选择标准为：¢对于不存在（个体间的和时间上的）异方差和时间上的序列相关性时，选择“Ordinary”；¢模型残差存在个体间的异方差和同期相关性时，可选择“Whitecross-section”；这时也可选择“Cross-sectionSUR”选项，最常见的选择是White的截面加权法（Whitecross-section）¢对于模型残差，只存在时间上的异方差时，选择“WhitePeriod”选项¢模型残差存在个体间的异方差时，可选择“White[Diagonal]”¢模型残差存在个体间的异方差和同期相关性时，可

6、选择“Cross-sectionSUR”选项；¢对于模型残差，只存在个体间的异方差时，选择“Cross-sectionweights”选项；¢对于指定的个体，观测数据存在时间上的异方差和序列相关性时，选择“PeriodSUR”选项；¢对于模型残差，只存在时间上的异方差时，选择“Periodweights”选项。选择“Nod.f.correction”，计算时不进行自由度修正。注意：(1)模型设定和估计方法的一些组合EViews6不支持，例如，对于个体随机效应模型，设置AR项，或者，选择GLS加权，EViews6不支持。(2)对于双因素随机效应模型，不支持非平

7、衡面板数据。1.3“Options”页面面板数据计量分析白仲林“Options”页面包括系数导数的计算方法选项“Derivatives”、GLS估计的加权选项“WeightingOptions”、回归系数重命名“CoefficientName”和迭代算法选项“IterationControl”四方面的选项。除回归系数重命名“CoefficientName”编辑窗口外，该页面的其它选项依赖于“PanelOptions”页面的设置。对于随机效应模型，可选择“WeightingOptions”确定随机效应方差的估计方法；对于固定效应模型，可选择“Iteration

8、Control”确定迭代估计方法的收敛和迭代选择；如