eviews非平衡面板数据分析

经济管理专业的助手-Eviews

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

经济管理专业的助手-Eviews

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

经济管理专业的助手-Eviews

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 Se

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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

经济管理专业的助手-Eviews

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

经济管理专业的助手-Eviews

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

经济管理专业的助手-Eviews

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 Se

动态面板数据分析算法

1. 面板数据简介

面板数据(Panel Data, Longitudinal Data )，也称为时间序列截面数据、混合数据，是指同一截面单元数据集上以不同时间段的重复观测值，是同时具有时间和截面空间两个维度的数据集合，它可以被看作是横截面数据按时间维度堆积而成。自20世纪60年代以来，计量经济学家开始关注面板数据以来，特别是近20年，随着计量经济学理论，统计方法及计量分析软件的发展，面板数据计量经济分析已经成为计量经济学研究最重要的分支之一。

面板数据越来越多地被应用到计量模型的研究中，其在实证分析中的优点是明显的：相对于只具有一个时点的横截面数据模型，面板数据包含了更多时间维度的数据，从而可以利用更多的信息来分析所研究问题的动态关系;而时间序列模型，其数据往往是由个体数据加总产生的，在实际计量分析中，在研究其动态调整行为时，由于个体差异被忽略，其估计结果有可能是有偏的，而面板数据模型能够通过截距项，捕捉到数据的动态调整过程中的个体差异，有效地减少了由于数据加总所产生的偏误;同时，面板数据同时具有时间和截面空间的两个维度，从而分享了横截面数据和时间序列数据的优点，另外，由于具有更多的观察值，其推断的可靠性也有所增加。

动态面板数据分析算法

1. 面板数据简介

面板数据(Panel Data, Longitudinal Data )，也称为时间序列截面数据、混合数据，是指同一截面单元数据集上以不同时间段的重复观测值，是同时具有时间和截面空间两个维度的数据集合，它可以被看作是横截面数据按时间维度堆积而成。自20世纪60年代以来，计量经济学家开始关注面板数据以来，特别是近20年，随着计量经济学理论，统计方法及计量分析软件的发展，面板数据计量经济分析已经成为计量经济学研究最重要的分支之一。

面板数据越来越多地被应用到计量模型的研究中，其在实证分析中的优点是明显的：相对于只具有一个时点的横截面数据模型，面板数据包含了更多时间维度的数据，从而可以利用更多的信息来分析所研究问题的动态关系;而时间序列模型，其数据往往是由个体数据加总产生的，在实际计量分析中，在研究其动态调整行为时，由于个体差异被忽略，其估计结果有可能是有偏的，而面板数据模型能够通过截距项，捕捉到数据的动态调整过程中的个体差异，有效地减少了由于数据加总所产生的偏误;同时，面板数据同时具有时间和截面空间的两个维度，从而分享了横截面数据和时间序列数据的优点，另外，由于具有更多的观察值，其推断的可靠性也有所增加。

第8讲 用面板数据模型预测

1．面板数据定义

时间序列数据或截面数据都是一维数据。时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在固定时点的一组数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。面板数据也可以定义为相同截面上的个体在不同时点的重复观测数据或者称为纵向变量序列（个体）的多次测量。所以，面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。

面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时点构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）看每个个体都是一个时间序列。

图1 N=15，T=50的面板数据示意图

图2是1978~2005年中国各省级地区消费性支出占可支配收入比率序列图。

图2 1978-2005年中国各省级地区消费性支出占可支配收入比率序列图(价格平减过)

136

面板数据用双下标变量表示。例如

yi t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T

i对应面板数据中

动态面板数据与Eviews操作

一、数据输入

1、创建工作文档。如下图操作，在” workfile create”文本框的“workfile structure type”选择“balanced panel”,”panel specification”的”start date”和”end date”输入数据的起止期间，”wf”输入工作文档的名称，点击” OK” 即跳出新建的工作文档a界面。

2、创建新对象。操作如下图。在”new object”文本框的”type of object”选择”pool”，”name for object ”输入新对象的名称。创建成功后的界面如下面第3张图所示。

-

3、输入数据。双击”workfile”界面的

，跳出”pool”界面，输入个体。一般输入方式为

键，在跳出

如下：若上海输入_sh，北京输入_bj,…。个体输入完成后，点击该界面的

的”series list”输入变量名称，注意变量后要加问号。格式如下：y? x?。点击”OK”后，跳出数据输入界面，如下面第4张图所示。在这个界面上点击

键，即可以输入或者从

EXCEL处复制数据。

在输入数据后，记得保存数据。保存操作如下：

在跳出的“workfile save”文

【原创】5分钟搞定Stata面板数据分析 简易教程ver2.0作者： 张达

5分钟搞定Stata面板数据分析

简易教程

步骤一：导入数据 原始表如下，

数据请以时间（1998，1999，2000，2001??）为横轴，样本名（北京，天津，河北??）为纵轴

将中文地名替换为数字。

注意：表中不能有中文字符，否则会出现错误。面板数据中不能有空值。

去除年份的一行，将其余部分复制到stata的data editor中，或保存为csv格式。

打开stata，调用数据。

方法一：直接复制到data editor中。

方法二：使用口令：insheet using 文件路径 调用例如：insheet using C:\\STUDY\\paper\\taxi.csv 其中csv格式可用excel的“另存为”导出 如图：

步骤二：调整格式

首先请将代表样本的var1重命名 口令：rename var1 样本名

例如：rename var1 province

也可直接在var1处双击，在弹出的窗口中修改:

接下来将数据转化为面板数据的格式 口令：reshape long var, i(样本名)

例如：reshape long var, i(p

关于EVIEWS统计软件进行基本数据分析的一些基本步骤

第一步：建立工作组

第二步：

选第一个是截面数据，观测值填写样本量的个数 选第二个是时间序列

第三步：建立空的组

第四步：从EXCEL里粘贴数据

注意：osb那行是变量名，然后右键粘贴就行

第五步：建立回归方程

输入公式

点击确定就出来回归结果了

可以直接在上面所示的窗口的菜单栏的 Estimate 来变幻公式

当找到满意的模型，记住要保存公式，则是在菜单栏上点击Name，即可。

第六步：进行多重共线性检验 1.

2.输入你要检验相关性的变量，即所有的解释变量。

3.点确定就出来

4.然后点Stats 就可以出来 这几个变量的描述性分析

第七步：异方差性检验（white检验） 再次打开刚刚建立的EQU01

就可以得到white检验了

第八步：自相关性检验 其实直接看EQU底下的

左下角Durbin-Watson stat 的值就是了！

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

EViews 6.0在面板数据模型估计中的实验操作

1、进入工作目录cd d:\nklx3，在指定的路径下工作是一个良好的习惯

2、建立面板数据工作文件workfile

（1）最好不要选择EViews默认的blanaced panel 类型

Moren_panel

（2

）按照要求建立简单的满足时期周期和长度要求的时期型工作文件

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

3、建立pool对象 （1）新建对象

（

2）选择新建对象类型并命名

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

（3）为新建pool对象设置截面单元的表示名称，在此提示下（Cross Section Identifiers: (Enter identifiers below this line )输入截面单元名称。建议采用汉语拼音，例如

29

个省市区的汉语拼音，建议在拼音名前加一个下划线“_”，如图

关闭建立的pool对象，它就出现在当前工作文件中。

4、在pool对象中建立面板数据序列

双击pool对象，打开pool对象窗口，在菜单view的下拉项中选择spreedsheet（展开表）

在打开的序列列表窗口中输入你要建立的序列名称，如果是面板数据序列必须

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

EViews 6.0在面板数据模型估计中的实验操作

1、进入工作目录cd d:\nklx3，在指定的路径下工作是一个良好的习惯

2、建立面板数据工作文件workfile

（1）最好不要选择EViews默认的blanaced panel 类型

Moren_panel

（2

）按照要求建立简单的满足时期周期和长度要求的时期型工作文件

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

3、建立pool对象 （1）新建对象

（

2）选择新建对象类型并命名

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

（3）为新建pool对象设置截面单元的表示名称，在此提示下（Cross Section Identifiers: (Enter identifiers below this line )输入截面单元名称。建议采用汉语拼音，例如

29

个省市区的汉语拼音，建议在拼音名前加一个下划线“_”，如图

关闭建立的pool对象，它就出现在当前工作文件中。

4、在pool对象中建立面板数据序列

双击pool对象，打开pool对象窗口，在菜单view的下拉项中选择spreedsheet（展开表）

在打开的序列列表窗口中输入你要建立的序列名称，如果是面板数据序列必须