Eviews求 面板数据 的 变系数模型 变截距模型 混合模型.
很简单,用EVIEWS先对回归方程做混合模型求解,在结果中有一项Sum squared resid(在结果的下面,R平方值的旁边),这个就是残差平方和,这个值就是S3；然后在用变截距模型求解,得出S3,最后是变系数模型,得出S1.有了这三个值,F值自己手算就可以了.有不懂可以在问我,变截距和变系数一般是用固定效应模拟.
高铁梅的计量经济学有具体操作方法不会的话我可以帮你操作 再问： 我用eviews做的，我看了好多试验，应用教程之类的，书里差不多都说到面板数据要用Hausman检验来判断选择固定效应模型或随机效应模型，然后做ADF单位根检验，协整检验什么的，但是我还是不怎么清楚，另外我用个体固定效应模型模模糊糊做了下，发现我5个自变量
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.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.平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后,剩余的序列为零均值,同方差,
我的数据是一个从年9年,2个行业的面板数据（简化起见）.先打开eviews5.0,workfile structure tye 项选择 banlanced panelfrequency 选择annualstart 选择1996end 选择2004number of cross 选择2 点击ok创建po
在给定的置信区间内,如果你得到的数据符合你的原假设条件,那么你就可以判定是否是相关还是不相关了
不是不行,而是应该在通过poolgenr来生成,新变量后面要加个问好 才行,例如,打开面板数据变量 y ,进入Pool窗口界面,点击poolgenr,在窗口中输入dy?=d(y?),其他转换类似的
逐个进行分析,确定相关性最好的.具体的分析方法,一个是机理分析,从内部探讨原因,二是数量分析,通过回归等方法加以确定....
已经发送给你15篇相关文献,请查收,举手之劳团队 队长：晓斌11蓝猫
数据太少做时间序列一般要有20年数据很快帮你搞定 再问： ok，这就给你发过去！
我在面板数据pool里面生成的system里的联立方程模型是针对截面方程的联立.我的解决方法是：可以把面板数据放在group里面,在建立workfile时,选择unstructured/undated,这样就去掉时间维度,把时间维度作为一个序列放在你的数据里用,通过菜单object-new object-system,
问题看得不是特别懂,“截面上存在个体影响差异和变化的经济结构”这句话好像和空间计量没有太大的关联,就是指面板回归.只能粗浅的说下我的理解.比如你研究可支配收入对消费的影响,拿一个省的面板回归.但各个省经济可能存在结构上的差异,比如东不发达省可能边际消费倾向比较低,（储蓄和投资需求更旺盛?）,西部可能边际消费倾向比较高,
你把数据和参考论文发给我看看话说SVAR模型比VAR模型复杂些
PROB小于0.05,说明没有单位根,数列是平稳数列.但是你的数据只有八个,太少了. 再问： 请问P值是看ADF - Fisher Chi-square的 ，还是ADF - Choi Z-stat 的？老师让研究苏州物流业与GDP的影响，我只能把横截面按照苏州行政区划来划分，所以只有6个。。。。 再答： 两个同时都要看
是的,得同阶单整才能做协整,这是协整基本定义.建模的话就需要要用平稳序列.但你的数据可以不用做协整,可以直接用单整的平稳序列建模. 再问： 就是说我的序列单位根检验已经是平稳的了就不用协整检验了？可是协整检验是输入多个变量，看变量之间的长期稳定关系，单位根检验只是一个一个变量分别看的。而且我总共有8个变量，有两个变量单
面板数据回归分析还是面板数据聚类 ?面板数据聚类倒是很少听说 再问： 就是面板数据的聚类，网上只有理论方法，没有具体的操作方法，能不能帮帮忙啊 再答： 把理论方法的链接发来看看
我已经发送到你的qq邮箱里了~请查收~
初次估计 可以使用ls y c x命令根据结果 看模型有没有存在异方差、自相关等问题然后做出调整预测方面根据最终结果即可得到. 再问： 估计参数时 将数据代入操作可得一个结果 但大家所谓的模拟几十次是怎么回事？ 不就这一个结果吗？ 再答： 不同的数据看作一次抽样 不同的抽样就得到了不同的估计结果 但这诸结果间服从一定分
把数据先做好,最好看一下数据制作,尤其是面板数据,不然导不进去.首先建个新的——file-new-workfile--balanced panel,把时间,还有研究内容的个数填上,其他的空下,点确定,然后点object--new object--pool然后在空白处填上你要表达的截面内容,注意跟你要导入的文件里的一样,
EXCEL中有这样的函数.如果你不懂这些函数,可以去看下相关视频.21世纪互联网上就有这方面的内容.好像在EXCEL高级教程中.
求增长率,时间序列有多种.但常用的先求对数,然后后期数据减去前期数据,就可以了.如,求股票收益率等.导读：此处还假定扰动项向量的协方差矩阵是对角矩阵，其详细的说明和系数的显示是以变量的次序来显示，ByLag产生一个以滞后数的次序来显示其详细的说明和系数的系统，§20.7向量误差修正及协整理论，向量误差修正模型（VEC）是一个有约束的VAR模型，因为一系列的部分短期调整可以修正长期均衡的偏离，所以协整项被称为是误差修正项，在这个简单的模型中，等式右端唯一的变量是误差修正项，则误差修正项非零并且每个变
一、 方差分解的基本思路
(20.12)式中各括号（）中的内容是第j个扰动项从无限过去到现在时点对第i个变量影响的总和。求其方差，因为无序列相关，故
j = 1 ,2 ,...,k
这是把第j个扰动项对第i个变量的从无限过去到现在时点的影响，用方差加以评价的结果。此处还假定扰动项向量的协方差矩阵是对角矩阵。于是的方差是上述方差的k项简单和
的方差可以分解成k种不相关的影响，因此为了测定各个扰动相对的方差有多大程度的贡献，定义了RVC（Relative Variance Contribution）（相对方差贡献率）,根据第j个变量基于冲击的方差对的方差的相对贡献度来作为观测第j个变量对第i个变量影响的尺度。实际上，不可能用直到s=∝的来评价，只需有限的s项。
i ,j = 1 , 2,…,k
如果大时，意味着第j个变量对第i个变量的影响大，相反地，小时，可以认为第j个变量对第i个变量的影响小。
二、如何由VAR计算方差分解
从VAR的工具栏中选View/Variance decomposition项。应当提供和上面的脉冲响应函数一样的信息。
在这里仅就对VAR是唯一的过程进行讨论。Make Systerm：产生一个包括等同于VAR详细定义的对象。By Variable选项产生一个系统，
其详细的说明和系数的显示是以变量的次序来显示。By Lag 产生一个以滞后数的次序来显示其详细的说明和系数的系统。
向量误差修正及协整理论
Engle和Granger（1987a）指出两个或多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的。假如这样一种平稳的或的线性组合存在，这些非平稳（有单位根）时间序列之间被认为是具有协整关系的。这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变量之间的长期均衡关系。 向量误差修正模型（VEC）是一个有约束的VAR模型，并在解释变量中含有协整约束，因此它适用于已知有协整关系的非平稳序列。当有一个大范围的短期动态波动时，VEC表达式会限制内生变量的长期行为收敛于它们的协整关系。因为一系列的部分短期调整可以修正长期均衡的偏离，所以协整项被称为是误差修正项。一个简单的例子：考虑一个两变量的协整方程并且没有滞后的差分项。协整方程是：
在这个简单的模型中，等式右端唯一的变量是误差修正项。在长期均衡中，这一项为0。然而，如果在上一期偏离了长期均衡，则误差修正项非零并且每个变量会进行调整以部分恢复这种均衡关系。系数代表调整速度。
如果两个内生变量和不含趋势项并且协整方程有截距，则VEC有如
另一个VEC表达式假设在序列中有线性趋势并且在协整方程中有常数，因此它的形式如下：
相似地，协整方程中可能有趋势项，但在两个VEC方程中没有趋势项。
最后，如果在每个VEC等式的括号外存在线性趋势项，那么序列中便存在着隐含的二次趋势项。
协整检验从检验的对象上可以分为两种：一种是基于回归系数的协整检验，如下面将要介绍的Johansen协整检验。另一种是基于回归残差的协整检验，如ADF检验。
（一）ADF检验
考虑k个变量的时间序列，我们可以建立三种回归方程： （20.28）
其中为扰动项。在EViews中执行ADF协整检验，须先计算残差，对进行单位根检验，从而确定之间是否有协整关系。
（二）Johansen协整检验
协整检验的目的是决定一组非稳定序列是否是协整的。考虑阶数为p的VAR模型：
其中，是一个含有非平稳的I (1)变量的维向量；是一个确定的维的向量，是扰动向量。我们可把VAR重写为以下形式：
(20.32) 其中：，
Granger定理指出：如果系数矩阵∏的秩，那么存在阶矩阵和，它们的秩都是，使得，并且是稳定的。其中是协整关系的数量（协整秩）并且的每列是协整向量。正如下面解释，中的元素是向量误差修正模型VEC中的调整参数。Johansen方法是在无约束VAR的形式下估计矩阵，然后求出，从而检验出协整秩，（秩（）），得出协整向量。为了完成协整检验，从VAR或组的工具栏中选择View/Cointegration Test…即可。
EViews对Johansen考虑的下面五种可能的决定趋势形式提供了检验
（1）序列y没有确定趋势，协整方程没有截距：
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本帖最后由 wanghaidong918 于
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&P&如题，谢谢指教&/P&
载入中......
首先建一个Group，然后点击View，选择Granger 检验就可以了。
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怎么没有人帮帮我啊
首先建一个Group，然后点击View，选择Granger 检验就可以了。 [此贴子已经被作者于 21:26:51编辑过]
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天啦。我也是菜鸟，正要做格兰杰因果检验，太谢谢了
不是吧，这个是一般的格兰杰检验。
楼主的意思是在误差修正模型基础上吧。
一般的格兰杰检验要求序列平稳，后者是在同阶单整有协整关系基础上进行的。
求高人指教eviews中的操作步骤！
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用Eviews做误差修正模型ECM有疑问如下：采用相关数据进行拟合，最终估计的ECM 模型如下:LnY=0.4*LnY(-1)-0.002*LnI+0.0601*LnI(-1)
（1）其中：修正后的R2=0.99676 F-statistic= AIC=-2.633019或可以表示为ΔLnYt=0..00205ΔLnIt-0.09656ecmt-1+ε
（2）其中： ECMt-1=LnYt-1-0.601661LnIt-1-2.67824
（3） 我能做出第（1）个，请问（2）.（3）怎么做？ecm误差修正项怎么得到，求具体步骤。
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EVIEWS软件的使用说明--向量自回归和误差修正模型
导读：EVIEWS软件的使用说明--向量自回归和误差修正模型，第二十章向量自回归和误差修正模型，联立方程组的结构性方法是用经济理论来建立变量之间关系的模型，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，为解决这些问题产生了一种用非结构性方法来建立各个变量之间关系的模型，就是这一章讲述的向量自回归模型（VectorAutoregression,VAR，§20.1向量自回归理论，向量自回归
EVIEWS软件的使用说明--向量自回归和误差修正模型
第二十章向量自回归和误差修正模型
联立方程组的结构性方法是用经济理论来建立变量之间关系的模型。但是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明。并且，内生变量既可以出现在等式的左端又可以出现在等式的右端使得估计和推断更加复杂。为解决这些问题产生了一种用非结构性方法来建立各个变量之间关系的模型。就是这一章讲述的向量自回归模型（Vector Auto regression, VAR）以及向量误差修正模型（Vector Error Correction, VEC）的估计与分析。同时给出一些检验几个非稳定变量之间协整关系的工具。
向量自回归理论
向量自回归（VAR）常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。VAR方法通过把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型的需要。一个VAR(p) 模型的数学形式是：
这里是一个维的内生变量，是一个维的外生变量。和是要被估计的系数矩阵。是扰动向量，它们相互之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关及不与等式右边的变量相关。
作为VAR的一个例子，假设工业产量（IP）和货币供应量（M1）联合地由一个双变量的VAR模型决定，并且让常数为唯一的外生变量。
内生变量滞后二阶的VAR(2)模型是：
其中，是要被估计的参数。也可表示成：
估计VAR模型及估计输出
选择Quick/Estimate VAR…或者在命令窗口中键入var，并在出现对话框内添入适当的信息：
1．选择说明类型：Unrestricted VAR（无约束向量自回归）或者Vector Error Correction（向量误差修正）
2．设置样本区间。
3．在适当编辑框中输入滞后信息。这一信息应被成对输入：每一对数字描述一个滞后区间。
4．在相应的编辑栏中输入适当的内生及外生变量。
VAR视图和过程
在VAR窗口的View/Lag Structure和View/Residual Tests菜单下将提供一系列的诊断视图。
（一）Lag Structure(滞后结构)
1．AR Roots Table/Graph(AR 根的图表)
2．Pairwise Granger Causality Tests(Granger 因果检验)
Granger 因果检验主要是用来检验一个内生变量是否可以作为外生变量对待。
3．Lag Exclusion Tests(滞后排除检验)
4．Lag Length Criteria(滞后长度标准)
（二）Residual Tests(残差检验)
显示VAR在指定的滞后数的条件下的被估计的残差交叉相关图（样本自相关）。交叉相关图能以三种形式显示：（1）Tabulate by Variable；
（2）Tabulate by Lag；（3）Graph。
2．自相关检验
计算与指定阶数所产生的残差序列相关的多变量Q统计量，同时计算出Q统计量和调整后的Q统计量。在原假设是滞后期没有序列相关的条件下，两个统计量都近似的服从自由度为的统计量，其中p为滞后阶数。
3．自相关LM检验：计算与指定阶数所产生的残差序列相关的多变量LM检验
4．正态检验：计算J-B残差正态检验的多变量范围。
5． White 异方差检验
这些检验是针对系统方程的White’s检验范围，这个回归检验是通过残差序列每一个回归量交叉项乘积的回归来实现的，并检验回归的显著性。
No Cross Terms选项仅仅用于原始回归量的水平和平方检验。
With Cross Terms选项包括被检验方程中原始回归变量所有的非多余的交叉乘积。
脉冲响应函数
（一）脉冲响应函数方法
对第个变量的冲击不仅直接影响第个变量，并且通过VAR模型的动态结构传导给所有的其它内生变量。脉冲响应函数刻画的是在一个扰动项上加上一次性的一个冲击，对内生变量的当前值和未来值所带来的影响。设VAR(p)模型为
这里是一个k维内生变量向量，是方差为的扰动向量。的VMA(∞)的表达式
假如VAR(p)可逆，的VMA的系数可以由VAR的系数得到。设，q =1 , 2 , 3 ,….. ，则y的第i个变量可以写成：
其中k是变量个数。下面仅考虑两个变量(k=2)的情形：
现在假定在基期给一个单位的脉冲，即：
0 1 2 3 4 5………
t 由的脉冲引起的的响应函数：
因此，一般地，由对的脉冲引起的的响应函数可以求出如下：
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