EViews统计分析基础教程第12章 面板数据（Panel Data）模型 重点内容： Pool对象的建立 Pool对象数据分析 Pool对象模型估计EViews统计分析基础教程一、Panel Data模型原理面板数据模型的基本形式是y it = it + xit it + it其中， i t是模型的常数项； i t是k1维参数向量，k是模型中解释变量的个数； xit是外生变量向量；i t是均值为0且同方差的随机误差项，并且不同样本下的随机误差项是相互独立的；T是每个截面样本下的时期总数，N是截面样本总数。EViews统计分析基础教程一、Panel Data模型原理当参数值不随截面数据成员的不同而改变时，可将面板数据模型写为如下形式yi = i + xi i + iyi和xi向量中的每一分量代表第i个截面样本下的数据序列，常数项i 和参数 i不受不同截面样本数据的影响。EViews统计分析基础教程一、Panel Data模型原理分类：通常情况下，可将面板数据模型分为三类：l变截距模型：当模型中系数向量 i t相同即均为 ，而截距项 i t是不同时，则应建立变截距模型；l变系数模型：当模型中系数向量 i t和截距项 i t均发生变化时，则应建立变系数模型；l截距和系数均不变的模型：当模型中系数向量 i t和截距项 i t均相同时，即同为 和，则应建立截距和系数均不变的模型。 EViews统计分析基础教程二、Pool对象的基本操作1.Pool1.Pool对象的建立对象的建立在创建Pool对象前应首先建立一个能进行面板数据分析的工作 文 件 。 首 先 打 开 EViews软 件 ， 在 主 菜 单 栏 中 选 择“File”|“New”|“Workfile”选项，在弹出的对话框“Workfile structure type”的下拉菜单中选择“Balanced Panel”（平衡面板）选项。在右侧的“Frequency”中选择数据频率，在“Start”和“End”中输入起至日期，在“Number of cross”中 输 入 截 面 数 据 成 员 的 个 数 。 在“Names”中为该工作文件命名，再单击“OK”按钮即可生成一个给定频率的平衡面板工作文件。EViews统计分析基础教程二、Pool对象的基本操作1.Pool1.Pool对象的建立对象的建立在建立好的工作文件中创建Pool对象。选择工作文件工具栏中的“Object”|“New Object”选项，在打开的对话框中选择“Pool”选项，将弹出图12-1所示的Pool对象窗口。单击该窗口工具栏中的“Name”功能键可为该Pool对象命名。系统默认的名称为“pool01”“pool02”等。EViews统计分析基础教程二、Pool对象的基本操作1.Pool1.Pool对象的建立对象的建立在Pool对象的编辑窗口中输入截面成员的标识名称，例如做中国省际面板数据分析时，选取中部五省份为截面成员，即湖南、湖北、河南、江西和安徽，分布用字母HN,HB，HE，JX，AH表示。这些截面成员各名称之间可用空格隔开，也可以通过回车键进行换行，即每一个名称占一行。需注意的是，截面成员的标识名称的设定需简单，便于操作。通常可以在截面成员标识名称前加下划线“_”。如下图所示。EViews统计分析基础教程二、Pool对象的基本操作1.Pool1.Pool对象的建立对象的建立在将标识名称输入完毕后，可直接关闭该Pool对话框。系统会自动保存在Pool对象中输入的信息。需说明的是，Pool对象本身不包含任何时间序列和数据，它只是对数据结构的一个基本描述。因此，当删除所建立的Pool对象时，并不同时删除它所使用的序列对象。 EViews统计分析基础教程二、Pool对象的基本操作2.Pool2.Pool对象数据的输入对象数据的输入在实际应用中，通常将三维数据转化为二维数据。首先向读者介绍一下堆积数据和非堆积数据两种数据结构形式，然后分别介绍每一种数据结构的导入方法。 （1）堆积数据Pool数据的堆积形式为将一个变量的所有数据放在一起，并与其他变量的数据分开。数据堆积的方式有两种，一种是按截面成员堆积，一种是按日期堆积。按截面成员堆积的数据是将不同截面成员的数据从上至下排列，每一列代表一个变量。EViews统计分析基础教程二、Pool对象的基本操作2.Pool2.Pool对象数据的输入对象数据的输入对于堆积形式的数据可以采用手动方式输入，也可以采用Pool对象中的数据导入方式输入。但要注意的是，数据必须是平衡的，如果采用导入方式，则源文件中截面成员的排列顺序与Pool对象中的截面成员标识名称的顺序要保持一致。对于截面成员堆积数据，每个截面成员的样本期应该是一致的；对于时期堆积数据，每个时期必须包含相同数目的截面成员，并且排列顺差应该是一致的。当观测值为空值（NA）时，应用“”代替，以保证数据总体结构平衡。 EViews统计分析基础教程二、Pool对象的基本操作2.Pool2.Pool对象数据的输入对象数据的输入（1）堆积数据在含有Pool对象的工作文件中，打开Pool对象，单击其工具栏中的“View”|“Spreadsheet（stacked data）”选项，在弹出的对话框中输入序列名称。如果是已经存在的序列，EViews会显示出序列中的数据；如果是不存在的序列，EViews会根据Pool对象的截面成员标识名称建立新的序列对象。在该对话框中输入完序列名称后单击“OK”按钮，即可得到图12-3所示的堆积形式的数据表。点击工具栏中的“Edit+/-”键可对数据进行编辑，用户可用手动方式逐个进行输入，也可以通过“复制粘帖”方式输入。EViews统计分析基础教程二、Pool对象的基本操作2.Pool2.Pool对象数据的输入对象数据的输入（1）堆积数据如果用户采用导入方式输入数据，可在Pool对象窗口工具栏中选择“Proc”|“Import Pool data（ASCII,XLS,WK?）”选项，然后在弹出的窗口中选择源文件的路径和名称后会得到下图所示的导入数据的对话框。EViews统计分析基础教程二、Pool对象的基本操作2.Pool2.Pool对象数据的输入对象数据的输入（1）堆积数据在“Series order”中指定数据的排列方式，“In Columns”为 纵 向 排 列 ， “In Rows”为 横 向 排 列 。 在 “Group observations”中指定数据堆积形式，“By Cross-section”为按截面成员堆积，“By Date”为按时期堆积。在“Upper-left data cell”的编辑栏中指定EXCEL工作表中数据的起始单元格。在“Ordinary and Pool”的编辑栏中输入序列名称，例如，I? M?。如果输入的系列名是Pool序列名，EViews软件会用截面成员的标识名称创建序列或命名序列；如果是普通序列名，则会创建单个序列。其他各项内容的设定与第三章介绍的数据导入相同。设定好各项内容后单击“OK”按钮就完成了数据的读入。EViews统计分析基础教程二、Pool对象的基本操作2.Pool2.Pool对象数据的输入对象数据的输入（2）非堆积数据在非堆积数据中，给定的截面数据和变量是放在一起的，但同其他的截面成员和变量的数据是分开的。每一个截面成员的观测值被放在一纵列中，每一列是截面成员不同时期的样本观测值。非堆积数据形式的导入方法与第三章所介绍的数据导入方法相同。 EViews统计分析基础教程二、Pool对象的基本操作3.Pool3.Pool对象数据的分析对象数据的分析打 开 Pool对 象 窗 口 ， 选 择 工 具 栏 中 的“View”|“Descriptive Statistics”选项，得到下图所示的对话框。EViews统计分析基础教程二、Pool对象的基本操作3.Pool3.Pool对象数据的分析对象数据的分析l在编辑栏中输入要计算描述统计量的序列名称，可以是普通序列，也可以是Pool序列；l在“Sample”中选定样本类型；l在“Data organization”中指定计算方法。EViews统计分析基础教程三、Pool对象模型估计通过Pool对象可以对固定影响、随机影响变截距模型和固定影响变系数模型进行估计。常用的方法有最小二乘估计法、加权最小二乘法等。EViews统计分析基础教程三、Pool对象模型估计在EViews操作中，单击Pool对象工具栏中的“Estimate”或者选择“Proc”|“Estimate”选项，将弹出下图所示的对话框。EViews统计分析基础教程三、Pool对象模型估计在“Dependent variable”（因变量）中输入Pool变量或者Pool变量的表达式；在“Estimation method”中设定估计形式；在“Cross-section”（截面成员）和“Period”（时期）的下拉菜单中可对影响方式进行设定；在“Regressors and AR() terms”中输入解释变量； “Method”提供了两种估计方法，一种是最小二乘估计法（ LS） ， 一 种 是 两 阶 段 最 小 二 乘 估 计 法 （ TSLS） 。“Sample”为样本期的设定，系统默认下为截面成员的最大样本值。其右侧有个复选框“Balance Sample”，可在各截面成员间进行数据排除。 EViews统计分析基础教程本章小结： 了解面板数据模型的基本原理 掌握Pool对象的建立方法 掌握Pool对象的数据输入方法