动态面板数据分析步骤详解(2)

性变化，那么就应该建立个体固定效应模型。注意：个体固定效应模型的EViwes输出结果中没有公共截距项。 （2）时刻固定效应模型。

时刻固定效应模型就是对于不同的截面（时刻点）有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面，模型的截距显著不同，但是对于不同的时间序列（个体）截距是相同的，那么应该建立时刻固定效应模型，相对于混合估计模型来说，是否有必要建立时刻固定效应模型可以通过F检验来完成。

H0：对于不同横截面模型截距项相同（建立混合估计模型）。

H1：对于不同横截面模型的截距项不同（建立时刻固定效应模型）。 （3）时刻个体固定效应模型。

时刻个体固定效应模型就是对于不同的截面（时刻点）、不同的时间序列（个体）都有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面、不同的时间序列（个体）模型的截距都显著地不相同，那么应该建立时刻个体效应模型。

相对于混合估计模型来说，是否有必要建立时刻个体固定效应模型可以通过F检验来完成。

H0：对于不同横截面，不同序列，模型截距项都相同（建立混合估计模型）。 H1：不同横截面，不同序列，模型截距项各不相同（建立时刻个体固定效应模型）。

第三种是随机效应模型。

在固定效应模型中采用虚拟变量的原因是解释被解释变量的信息不够完整。也可以通过对误差项的分解来描述这种信息的缺失。

yit = a + b1 xit + eit

其中误差项在时间上和截面上都是相关的，用3个分量表示如下。 eit = ui + vt + wit

其中ui ~N(0, su2)表示截面随机误差分量；vt ~N(0, sv2)表示时间随机误差分量；wit ~N(0, sw2)表示混和随机误差分量。同时还假定ui，vt，wit之间互不相关，各自分别不存在截面自相关、时间自相关和混和自相关。上述模型称为随机效应模型。与固定效应模型不同，随机效应模型中。随机误差项和截距项都是随机变量。

随机效应模型和固定效应模型比较，相当于把固定效应模型中的截距项看成两个随机变量。一个是截面随机误差项（ui），一个是时间随机误差项（vt）。如果这两个随机误差项都服从正态分布，对模型估计时就能够节省自由度，因为此条件下只需要估计两个随机误差项的均值和方差。

假定固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，而且对均值的离差分别是ui和vt，固定效应模型就变成了随机效应模型。

注意：随机效应模型EViwes输出结果中含有公共截距项。

一般常用的具体检验方法是:通过构造F统计量判断是否所有固定影响为零，对固定效应模型和混合模型进行筛选;通过ols估计的残差构造LM统计量，

即BP拉格朗日乘数检验进行随即模型和混合模型检验以及通过hausman检验进行固定效应模型和随机模型的筛选。

由于面板数据带有时间序列和横截面数据的双重性。而在处理时间序列模型时，必须首先对时间序列进行单位根检验，否则很可能出现“伪回归”，因此必须对其进行平稳性检验。Eviews软件对面板数据的单位根检验包括五种，即LLC检验、IPS检验、Fish-ADF, Fish-PP检验和Hadri检验。其中Hadri检验的原假设为面板数据不存在单位根，而其它四种检验的原假设为含有单位根。（详细的应用例子可参见：蔡莉，《我国货币政策有效性的区域差异分析:2003-2009》，复旦大学2009届硕士论文，第36-39页。）

随机效应模型和固定效应模型哪一个更好些？实际是各有优缺点。随机效应模型的好处是节省自由度。对于从时间序列和截面两方面上看都存在较大变化的数据，随机效应模型能明确地描述出误差来源的特征。固定效应模型的好处是很容易分析任意截面数据所对应的因变量与全部截面数据对应的因变量均值的差异程度。此外，固定效应模型不要求误差项中的个体效应分量与模型中的解释变量不相关。当然，这一假定不成立时，可能会引起模型参数估计的不一致性。 用EViwes可以估计固定效应模型（包括个体固定效应模型、时刻固定效应模型和时刻个体固定效应模型3种）、随机效应模型、带有AR(1)参数的模型、截面不同回归系数也不同的面板数据模型。

用EViwes可以选择普通最小二乘法、加权最小二乘法（以截面模型的方差为权）、似不相关回归法估计模型参数。

时间序列的平稳、非平稳、协整、格兰杰因果关系

步骤：1、先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。2、若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。

1.单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。常用的ADF检验包括三个模型方程。在李子奈的《高级计量经济学》上有该方法的全部步骤，即从含趋势项、截距项的方程开始，若接受原假设，则对模型中的趋势项参数进行t检验，若接受则进行对只含截距项的方程进行检验，若接受，则对一阶滞后项的系数参数进行t检验，若接受，则进行差分后再ADF检验；若拒绝，则序列为平稳序列。

2.当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。

3.当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协

整检验的前提），想进一步确定变量之间是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有EG两步法和JJ检验

(1)EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性

(2)JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）

4.当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别

5.格兰杰检验只能用于平稳序列！这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”。

6.非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。 7.平稳性检验有3个作用：

(1)检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳，作协正检验。 (2)协整检验中要用到每个序列的单整阶数。 (3)判断时间学列的数据生成过程。

8.其实很多人存在误解。有如下几点，需要澄清：

(1)格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系，是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。

(2)格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么，不能直接进行格兰杰因果检验，所以，很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验，这是错误的。

…… 此处隐藏：4946字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……