EVIEWS面板数据分析操作教程及实例

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第十章 第一步 录入数据

Panel Data模型

第二步 分析数据的平稳性(单位根检验)第三步 平稳性检验后分析路径选择 第四步 协整检验`

第五步 回归模型1

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第一步

录入数据

一 请点 实例数据

二 请点 录入数据软件操作

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实例数据录入企业投资需求模型数据：五家企业和三个变量的20个年度(1935-1954年)观测值的时间序列 (数据略)5家企业： GM:通用汽车公司 CH:克莱斯勒公司 GE:通用电器公司 3个变量： I :总投资 M :前一年企业的市场价值 (反映企业的预期利润)

WE:西屋公司US:美国钢铁公司

K :前一年末工厂存货和设备的价值(反映企业必要重置投资期望值)3

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录入 数据软件操作(EVIEW6.0) 方式一File/New/ Workfile Workfile structure type : Dated-regular frequency Start date 1935 End date 1954 OK Objects/New Object : Type of Object pool OK Cross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _US View/Spreadsheet View:i?

m? k?

方式二(方式是否正确，有待考证)File/New/ Workfile Workfile structure type : Balanced Panel Start date 1935 End date 1954 Number of cross 1 OK Cross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _US View/Spreadsheet View:i?

m? k?4

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第二步 分析数据的平稳性(单位根检验) 请点 说明

请点 软件操作 结果 点检验结果1 结果25

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分析数据的平稳性(单位根检验)说明 注：所有序列者要检验

原：不稳定(Hadri 除外， Hadri 中 原：稳定)

目的：防止虚假回归或伪回归方法： 相同根下：LLC、Breintung 、 Hadri 不同根下：IPS、ADF-Fisher 和PP-Fisher5

模式：三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无(对面板序列绘制时 序图做出模式选择)。

秩序：水平(level)、一阶差分、二阶甚至高阶差分直至序列平稳为止。备注：ADF检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始， 再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。并且认为，只有三个模 型的检验结果都不能拒绝原假设时，我们才认为时间序列是非平稳的，而只要其 中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可认为时间序列是平稳的。6

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分析数据的平稳性软 件 操 作在Pool对象，View/Unit Root Test,输入相应的Pool序列名 填写序列 名 选择检验 方法 填写秩序

右边 所有 栏目 软件 自动 填写 无需 更改

填写模式，先做 序列图再选择 7

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例10.4中I?的水平变量的所有方法的单位根检验结果:

只有此处小于 0.05,说明除此 法外都认为非 平稳

各种方法的结果(除Breitung检验 外)都接受原假设， I? 存在单位根，是非平稳的。

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例10.4中I?的一阶差分变量的所有方法的单位根检验结果:

所有P值均小于 0.05,说明平稳

各种方

法的结果都拒绝原假设，所以可 以得出结论： I?是I(1)的。

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第三步 平稳性检验后分析路径选择平稳性检验后若：

变量之间是非同阶单整 请点 思路一 序列变换变量之间是同阶单整 请点 思路二 协整检验

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思路一：变量之间是非同阶单整 ：序列变换◎变量之间是非同阶单整的指即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。

◎对序列进行差分或取对数使之变成同阶序列若变换序列后均为平稳序列可用变换后的序列直接进行回归

若变换序列后均为同阶非平稳序列，则请点

思路二

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思路二 变量之间是同阶单整：协整检验请点协整检验说明 请点 软件操作 结果判定请点 1 2 3

协整检验通过： 请点因果分析. 请点回归分析 协整检验没通过： 若均为2阶单整，则都取差分或都取对数生成新序列进行单位根 检验否是1阶单整(取差分或对数后都会变成1阶单整),如是 对新序列进行协整检验，如无法达成协整，分析终止。

若均为1阶单整，直接全取差分或全取对数，进行回归分析

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协整检验 说 明原：不存在协整面板数据的协整检验方法可以分为两大类，一类是建立在Engle and Granger二步法检验基础上的面板协整检验，具体方法主要有Pedroni检验和Kao检验；另

一类是建立在Johansen协整检验基础上的面板协整检验。1.Pedroni检验 2.Kao检验 3.Johansen面板协整检验13

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协整检验操作Pool序列的协整检验

※在EViews中打开pool对象，选择Views/ Cointegration Test…,

则显示协整检验的对话框。

图10.6 面板数据的协整检验的对话框14

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Pedroni检验：

原假设：无协 整关系此栏目下P值 均小于0.05 存在协整关系

此栏目下P值均 两个小于0.05 存在协整关系 一个大于0.05, 不支持协整15

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表10.8 Kao检验和Pedroni检验结果 (滞后阶数由SIC准则确定)检验方法 检验假设 统计量名 ADF Panel v-Statistic H0: = 1 Panel rho-Statistic H1 :( i = Panel PP-Statistic )< 1 Pedroni检 验 Panel ADF-Statistic 统计量值(P值) -6.787326(0.0000)* 2.099652(0.044)* -3.415758(0.0012)* -5.991403(0.0000)* -7.835311(0.0000)*

Kao检验 H0: = 1

除此项 外均支 持协整

Group-rho-Statistic -0.837712(0.2809) H0: = 1 Group PP-Statistic -6.990581(0.0000)* H1 :( i = )< 1 Group ADF-Statistic -7.194068(0.0000)*

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表10.8 Johansen面板协整检验结果(选择序列有确定性趋势而协整方程只有截距的情况) Fisher联合 -max统计 量(p值) 128.7 (0.0000)* 65.74 (0.2266)

原假设

Fisher联合迹统计 量(p值) 133.4 (0.0000)* 65.74 (0.2266)

支 持 协 整

0个协整向量 至少1个协整向量

注：加“*”表示在5%的显著性水平

下拒绝原假设而接受备择假设。

上述检验结果检验的样本区间为1991-2003年，从表10.8和 表10.9的检验结果可以看出，我国29个省市的城镇居民消费和 收入的面板数据之间存在协整关系。17

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因果分析

格兰杰因果检验(因果检验的前提是变量协整)。

Eviews好像没有在POOL窗口中提供Grangercausality test,如果想对面板数据中的某些合成序列 做因果检验的话，不妨先导出相关序列到一个组中 (POOL窗口中的Proc/Make Group),再来试试

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回归模型一 确定影响形式固定影响 随机影响 二 确定模型形式 形式一 形式二 形式三 三 估计方法说明 四 一二三确定后就可以进行模型最终的设定 与估计(略：自已去完成)

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