面板数据模型 动态面板数据模型

面板数据模型选择哪种类型eviews

EViews是一种强大的统计分析和建模软件，用于对宏观和微观经济数据进行分析。它可以处理时间序列数据，并可以分析和模拟多种数据模型，如回归分析、定性效果、协整和错误修正模型等。它可以使用不同的统计技术，如面板数据模型，ARIMA和ARCH模型，等预测宏观经济数据，而且还可以使用灵活的图形报表显示数据模型的估计结果。此外，EViews可以处理大量的数据，并可以自动绘制趋势和相关性图，从而更容易理解数据模型的结果。因此，EViews是分析和建模面板数据模型的理想选择。

面板数据模型 动态面板数据模型

面板数据模型估计一般要做哪些步骤

步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）。

按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。

步骤二：协整检验或模型修正。

情况一：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。

所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。因此协整的要求或前提是同阶单整。

步骤三：面板模型的选择与回归。

面板数据模型的选择通常有三种形式：

一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通小二乘法（OLS）估计参数。

一种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数。

一种是随机效应模型。

扩展资料：面板数据模型可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。

其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量。

ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程。

lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程， Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。

为什么面板数据模型在回归前需要单位根检验？

因为在面板数据和序列数据中，如果存在单位根，会产生伪回归等严重后果，所以必须对每个变量进行单位根检验，这样能够保证每个变量的平稳性，平稳变量回归才是有效的。

按照正规程序，面板数据虽然减轻了数据的非平稳性，使得变量的相关性降低，但是各变量还是有趋势、截距问题，可能还是非平稳数据，存在单位根，所以面板数据模型在回归前需检验每个变量是否存在单位根。

扩展资料：

1、存在单位根的后果：自回归系数估计量不服从渐进正态分布，t检验失效；两个相互独立的单位根可能出现伪相关或者伪回归

2、经济数据中很容易出现单位根：一般经济变量像GDP、消费指数等等，都是存在时间趋势，所以一般在建模前都需要做单位根检验，消除不平稳，保证模型有效。

3、单位根检验的一般方法：ADF检验，全称是 Augmented Dickey-Fuller test，顾名思义，ADF是 Dickey-Fuller检验的增广形式。DF检验只能应用于一阶情况，当序列存在高阶的滞后相关时，可以使用ADF检验，所以说ADF是对DF检验的扩展。ADF检验的原理就是判断序列是否存在单位根：如果序列平稳，就不存在单位根；否则，就会存在单位根。所以，ADF检验的 H0 假设就是存在单位根，如果得到的显著性检验统计量小于三个置信度（10%，5%，1%），则对应有（90%，95，99%）的把握来拒绝原假设。

参考资料来源：

re和fe模型是啥

fe是固定效应模型 ,re是随机效应模型 。

面板数据模型，包括：FE，RE，二维固定效应模型 ，聚类调整后的标准误，动态面板和面板门槛模型等。利用方和协方矩阵对原有模型的等号两边同时进行线性转化，使得转化后满足OLS的要求，从而得到无偏估计。可以处理残的自回归、横向相关、异方问题。

re和fe模型优缺点：

给定一个面板数据，OLS模型可以作为基准模型，优点是简单，缺点是没纳入个体效应。固定效应和随机效应模型的优点是纳入了个体效应。当个体效应与自变量相关时，应使用固定效应模型，因为此时随机效应模型系数估计不一致。

当个体效应与自变量不相关时，教科书的传统说法是应该使用随机效应，因为更有效，并且有Hauan检验判断固定效应和随机效应模型哪个更好。实际上，在线性面板模型中，目前大都默认使用固定效应。

一来因为个体效应很难真正与自变量不相关，二来因为随着数据量的增大，有效性问题越来越不重要，大家更关注一致性问题。但是，如果是非线性模型，控制大量个体哑变量会造成系数估计偏，随机效应模型可能会更好，计量中这依然是一个前沿领域。

面板数据模型F检验是用分序列还是原序列

面板数据模型F检验是用分序列。

比较时点固定效应模型和个体固定效应模型，hauan检验可以比较个体固定效应模型和个体随机效应模型的优劣，DF检验：随机游走序列Xt=Xt-1+μt是非平稳的，其中μt是白噪声。而该序列可看成是随机模型Xt=ρXt-1+μt中参数ρ=1时的情形。

概念

其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板，所以把panel data译作“面板数据”。但是，如果从其内在含义上讲，把panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭示这类数据的本质上的特点。