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面板数据分析方法步骤全解 doc
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一、面板数据分析，到底做不做单位根检验？1.& && &&&资料来源：面板数据分析的步骤与注意事项（http://bbs.pinggu.org/thread--1.html）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。《计量经济学 第三版》李子奈 著 pp.274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。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对“各面板序列”的平稳性进行检验。2.& && &&&资料来源：[Stata高级班] 请问连老师，做面板固定效应回归，一定要做面板单位根检验吗？（）连老师：是否做单根检验与你研究的问题有关系。公司财务领域通常不做，原因是我们使用的变量基本上都是财务比率，不太可能包含单位根。但是，对于研究宏观经济的人而言，单根通常都须考虑。综上所述，在进行面板数据分析之前，需要做单位根检验。二、面板数据单位根检验方法据不完全统计，面板单位根检验方法主要有Quah、LL、LLC、Breitung、Hadri、Abuaf-Jorion、Jorion-Sweeney、Bai-Ng、Moon-Perron、ADF-Fisher、PP-Fisher、Bayesian等。常用方法主有LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种，其中LLC、Breintung适用于“同根”的情形，IPS、ADF-Fisher 和PP-Fisher适用于“不同根”的情形，检验原理、统计量构造及操作实例见：《计量经济分析方法与建模 第二版》高铁梅.著 pp.346,《应用经济计量学- Eviews高级讲义》 陈灯塔 著 pp.437，《面板数据的理论与应用讲义》 张晓峒编。Stata操作指令语句为xtunitroot，具体操作说明请help xtunitroot。按照《面板数据分析的步骤与注意事项》中所述，为了方便，一般只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验，如果在两种检验中“均”拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。以Fisher-ADF（图1）为例，我们以T（trend）代表序列含趋势项，以I（intercept）代表序列含截距项，T&I代表两项都含，N（none）代表两项都不含，在单位根检验中还需要根据待检验的序列选择相应检验模式，可绘制待检验序列时序图选择。参考《计量经济学 第三版》李子奈 著 PP.270时间序列单位根检验的说法：“ADF检验实际操作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。”
图1 Eviews7.2 面板单位根ADF检验操作界面此外，单位根检验一般是先从水平（level）序列开始检验起，如果存在单位根，则对该序列进行一阶差分后继续检验，若仍存在单位根，则进行二阶甚至高阶差分后检验，直至序列平稳为止。我们记I(0)为零阶单整，I(1)为一阶单整，依次类推，I(N)为N阶单整。1.& && &&&如何选择合适的单位根检验方法(1)& && &“同根”与“不同根”的解释：根据《第10章 Panle Data模型讲义》 高铁梅编 所述，对面板数据考虑下面的AR(1) 过程：& && && &(1)其中： 表示模型中的外生变量向量，包括各个体截面的固定影响和时间趋势。N表示个体截面成员的个数， 表示第 i 个截面成员的观测时期数，参数
为自回归的系数，随机误差项
相互满足独立同分布假设。可见，对于式（1）所表示的AR(1)过程，如果 ，则对应的序列
为平稳序列；如果 ，则对应的序列为非平稳序列。根据对式（1）中参数
的不同限制，可以将面板数据的单位根检验方法划分为两大类，一类为相同根情形下的单位根检验，这类检验方法假设面板数据中的各截面序列具有相同的单位根过程（common unit root process），即假设式（1）中的参数
满足 （ i =1, 2, …, N）；另一类为不同根情形下的单位根检验，这类检验方法允许面板数据中的各截面序列具有不同的单位根过程（individual unit root process），即允许参数
跨截面变化。(2)& && &关于“均”的疑问：如高铁梅老师所述，这两类检验的基本假设不同，因此我们需要根据待检验面板数据的特征（序列截面是否相关，是否同质）来选择相应的单位根检验方法，即“同根-LLC”vs.“不同根-IPS”。假设序列是截面不相关，对于异质面板数据，不同截面单位根一般是不同的，应选择“不同根-IPS”方法检验；而对于同质面板数据，选择“同根-LLC”方法检验，而不是所谓的“均”。(3)& && &单位根检验方法选择的基本原则：表1简单介绍面板单位根检验常用的5种基本方法，值得注意的是，这五种基本方法假设截面序列不相关，使用具有局限性。表1 五种常用单位根检验基本方法检验方法基本假设LLC假设设序列是截面不相关、同质的面板数据（平衡）Breintung假设设序列是截面不相关、同质的面板数据IPS假设设序列是截面不相关、异质的面板数据（平衡）ADF-Fisher假设设序列是截面不相关、异质的的面板数据PP-Fisher假设设序列是截面不相关、异质的的面板数据对于序列截面相关等其余类型面板数据，单位根检验方法请参考：-白仲林 《面板数据计量经济分析》 pp.110第12章纵剖面时间序列独立的面板单位根检验12.1 同质面板单位根检验12.2 异质面板单位根检验12.3 …….第13章纵剖面时间序列相关的面板单位根检验13.1 SUR-ADF检验-空间同期相关的面板13.2 SUR-ADF GLS检验13.3 ……-陈海燕 《面板数据模型的检验方法研究》 博士论文2011 天津大学pp.514.1 面板单位根检验4.1.1 截面独立的面板单位根检验4.1.2截面相关的面板单位根检验4.1.3 个体协整的面板单位根检验4.1.4 结构变化的面板单位根检验4.1.5 非线性面板单位根检验-白仲林 《面板单位根检验讲义》-魏学辉 《Bayesian单位根检验理论与应用研究》 博士论文2011 南开大学 pp.84
菜鸟贴，自己总结的，欢迎大家批评指正，插图和公式显示不出来，请参考附件word。
支持楼主：、
购买后，论坛将把您花费的资金全部奖励给楼主，以表示您对TA发好贴的支持
载入中......
伪回归一般是存在较为明显的时间序列的特性的时候才会考虑，如果你的数据只有4 到5年，这个时候每多增加一年数据对平稳性的检验都会存在很大的影响。所以我一般很少考虑
很好的帖子，但主要是有这样的一个问题，传统的ADF检验在时间序列较短的情况时，power较少，很容易接受错误假设，这个是有用单位根检验相当与用一把不准确的尺子去测量别的东西的长度，这样是否真的有意义呢？
发表于35楼
楼主总结不错，但是对于面板单位根赞同crystal8832的观点。
另外，不同意楼主对李子奈的引用理解，原270页对三种模型认为“....何时检验...，为平稳序列，何时可停止检验。否则，就要继续检验，直到检验完模型1为止。”
这里显然是说，只要一种模型得到平稳结论就可以认为平稳，而不是楼主总结的三种都需要通过检验才认为平稳。其实这个在论坛上多年前就有人总结过了。
另外，厦门陈灯塔老师认为，实际的单位根检验不应当是这样 ...
发表于34楼
T小于20我一般我都不会过分考虑它的时序特征。
奖励积极上传好的资料
总评分:&经验 + 100&
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热心指数 + 9&
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热心指数 + 1&
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挺好的，谢谢楼主~就是好些公式和字符没法正常显示呢~
Trade Economicist
njusunli 发表于
挺好的，谢谢楼主~就是好些公式和字符没法正常显示呢~可以的&&
我这下载下来 都没问题
公式和字符正常
应该是你office的问题哦
论坛扫地人员
很好的帖子，但主要是有这样的一个问题，传统的ADF检验在时间序列较短的情况时，power较少，很容易接受错误假设，这个是有用单位根检验相当与用一把不准确的尺子去测量别的东西的长度，这样是否真的有意义呢？
crystal8832 发表于
很好的帖子，但主要是有这样的一个问题，传统的ADF检验在时间序列较短的情况时，power较少，很容易接受错误 ...那您觉得宽而短的数据应该用什么样的单位根检验呢？
论坛扫地人员
口天人大 发表于
那您觉得宽而短的数据应该用什么样的单位根检验呢？在时间序列较短的时候其实不建议做平稳性检验的
crystal8832 发表于
在时间序列较短的时候其实不建议做平稳性检验的但如果不平稳的话，建出来的模型很容易被别人质疑存在伪回归可能。这要怎么消除疑惑呢？有没有其他可采取的措施哩？因为之前看书上说建立回归得保证解释变量不能比被解释变量阶数低。最近做模型都快被这些问题摧残得人老珠黄了
论坛扫地人员
口天人大 发表于
但如果不平稳的话，建出来的模型很容易被别人质疑存在伪回归可能。这要怎么消除疑惑呢？有没有其他可采取 ...伪回归一般是存在较为明显的时间序列的特性的时候才会考虑，如果你的数据只有4 到5年，这个时候每多增加一年数据对平稳性的检验都会存在很大的影响。所以我一般很少考虑
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3秒自动关闭窗口Bootstrap面板单位根检验理论、方法及其应用--《浙江工商大学》2013年硕士论文
Bootstrap面板单位根检验理论、方法及其应用
【摘要】：面板单位根检验是宏观经济研究中一个很有价值的工具,且比传统时间序列单位根检验更有效。然而,由于截面维度的加入,使得我们不得不考虑面板数据各截面单元间存在的潜在的相依情况,其难点问题集中在截面相依情形下稳健且有效的检验统计量的临界值的获取。国际计量学界已经证实,在充分考虑面板数据截面相依的情形下,Bootstrap面板单位根检验与传统基于渐近理论进行单位根推断的方法相比,通常具有更稳健的统计量的临界值,且前者比后者具有更好的有限样本性质和更高的检验势,是一种区别于且优于传统基于渐近理论进行推断的面板单位根检验方法(Maddala和Wu,1999; Palm、 Smeekes和Urbain,2011)。Bootstrap面板单位根检验可以在充分考虑面板数据截面相依的基础上获取更稳健的检验统计量的临界值,然而在面板数据截面相依的情形下,问题集中在如何对面板数据重抽样,即采用哪种Bootstrap方法的问题。目前已有的面板数据文献大都集中在面板数据模型的渐近理论的研究,关于Bootstrap面板单位根理论的文献却十分有限。因此,本文将主要内容确定为Bootstrap面板单位根检验理论、方法及其应用的研究。
本文首先介绍了文献中几种主要的Bootstrap面板单位根检验方法,然后利用蒙特卡洛模拟试验对其进行了比较研究,得出不同Bootstrap检验方法在不同截面相依情形下的不同表现。进一步,本文基于我国重大现实经济问题对计量方法有效需求的考虑,选取了国内尚待系统研究的失业回滞现象为应用实例,在蒙特卡洛模拟研究的基础上,选取了能保留原始数据更宽泛相依形式的Block Bootstrap检验方法对其进行验证,得出我国存在失业回滞现象,从而为我国治理失业问题提供有益启示和指导。
【关键词】：
【学位授予单位】：浙江工商大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2013【分类号】：F224;F240【目录】：
摘要2-4ABSTRACT4-81 绪论8-18 1.1 选题动机及研究意义8-10
1.1.1 选题动机8-9
1.1.2 研究意义9-10 1.2 文献综述10-14 1.3 论文结构安排14-17 1.4 主要创新工作17-182 面板数据截面相关性检验18-25 2.1 截面相依的面板数据18-20
2.1.1 面板自回归模型18-19
2.1.2 共同因子模型19
2.1.3 空间相依模型19-20 2.2 截面相关性检验20-25
2.2.1 截面相关性系数检验20-22
2.2.2 联合LM检验22-23
2.2.3 共同因子结构检验23-253 Bootstrap面板单位根检验理论25-29 3.1 Bootstrap简介25-28
3.1.1 Sieve Bootstrap26
3.1.2 Wild Bootstrap26-27
3.1.3 Block Bootstrap27-28 3.2 Bootstrap面板单位根检验28-294 几种Bootstrap面板单位根检验方法的比较研究29-39 4.1 理论模型介绍29-31 4.2 参数设定31-33 4.3 蒙特卡洛结果33-39 4.4 结论395 我国失业回滞现象的实证分析39-46 5.1 失业回滞理论40 5.2 理论模型40-41 5.3 实证过程41-45
5.3.1 数据选取41
5.3.2 时序检验41-42
5.3.3 截面相关检验42-43
5.3.4 Block Bootstrap面板单位根检验43-45 5.4 实证结果分析及启示45-466 结语46-49 6.1 总结46 6.2 论文的不足46-47 6.3 研究展望47-49参考文献49-54附录54-58硕士期间科研情况说明58-59致谢59-60
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【参考文献】
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京公网安备75号面板数据分析方法步骤全解；面板数据的分析方法或许我们已经了解许多了，但是到；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；因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必；单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进；由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Brei；其中LLC-T、BR-T、IPS-W、ADF
面板数据分析方法步骤全解
面板数据的分析方法或许我们已经了解许多了，但是到底有没有一个基本的步骤呢？那些步骤是必须的？这些都是我们在研究的过程中需要考虑的，而且又是很实在的问题。面板单位根检验如何进行？协整检验呢？什么情况下要进行模型的修正？面板模型回归形式的选择？如何更有效的进行回归？诸如此类的问题我们应该如何去分析并一一解决？以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结，和大家分享一下，也希望大家都进来讨论讨论。
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。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。他认为平稳的真正含义是：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，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。
因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。
单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250 之间,截面数介于10～250 之间) 的面板单位根检验。Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。
由上述综述可知，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。
有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC（Levin-Lin-Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验（注：对普通序列（非面板序
列）的单位根检验方法则常用ADF检验），如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。
如果我们以T（trend）代表序列含趋势项，以I（intercept）代表序列含截距项，T&I代表两项都含，N（none）代表两项都不含，那么我们可以基于前面时序图得出的结论，在单位根检验中选择相应检验模式。
但基于时序图得出的结论毕竟是粗略的，严格来说，那些检验结构均需一一检验。具体操作可以参照李子奈的说法：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。
此外，单位根检验一般是先从水平（level）序列开始检验起，如果存在单位根，则对该序列进行一阶差分后继续检验，若仍存在单位根，则进行二阶甚至高阶差分后检验，直至序列平稳为止。我们记I(0)为零阶单整，I(1)为一阶单整，依次类推，I(N)为N阶单整。 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。
但也有如下的宽限说法：如果变量个数多于两个，即解释变量个数多于一个，被解释变量的单整阶数不能高于任何一个解释变量的单整阶数。另当解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数时，则必须至少有两个解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数。如果只含有两个解释变量，则两个变量的单整阶数应该相同。
也就是说，单整阶数不同的两个或以上的非平稳序列如果一起进行协整检验，必然有某些低阶单整的，即波动相对高阶序列的波动甚微弱（有可能波动幅度也不同）的序列，对协整结果的影响不大，因此包不包含的重要性不大。而相对处于最高阶序列，由于其波动较大，对回归残差的平稳性带来极大的影响，所以如果协整是包含有某些高阶单整序列的话（但如果所有变量都是阶数相同的高阶，此时也被称作同阶单整，这样的话另当别论），一定不能将其纳入协整检验。
协整检验方法的文献综述：(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推广的DF和ADF检验提出了检验面板协整的方法,这种方法零假设是没有协整关系,并且利用静态面板回归的残差来构建统计量。(2)Pedron(1999)在零假设是在动态多元面板回归中没有协整关系的条件下给出了七种基于残差的面板协整检验方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的检验方法允许异质面板的存在。(3)Larsson et al(2001)发展了基于Johansen(1995)向量自回归的似然检验的面板协整检验方法，这种检验的方法是检验变量存在共同的协整的秩。
我们主要采用的是Pedroni、Kao、Johansen的方法。
通过了协整检验，说明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的。因此可以在此基础上直接对原方程进行回归，此时的回归结果是较精确的。
这时，我们或许还想进一步对面板数据做格兰杰因果检验（因果检验的前提是变量协整）。但如果变量之间不是协整（即非同阶单整）的话，是不能进行格兰杰因果检验的，不过此时可以先对数据进行处理。引用张晓峒的原话，“如果y和x不同阶，不能做格兰杰因果检验，但可通过差分序列或其他处理得到同阶单整序列，并且要看它们此时有无经济意义。”
下面简要介绍一下因果检验的含义：这里的因果关系是从统计角度而言的，即是通过概率或者分布函数的角度体现出来的：在所有其它事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件X的发生与不发生对于另一个事件Y的发生的概率（如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数）有影响，并且这两个事件在时间上又有先后顺序（A前B后），那么我们便可以说X是Y的原因。考虑最简单的形式，Granger检验是运用F-统计量来检验X的滞后值是否显著影响Y（在统计的意义下，且已经综合考虑了Y的滞后值；如果影响不显著，那么称X不是Y的“Granger原因”（Granger cause）；如果影响显著，那么称X是Y的“Granger原因”。同样，这也可以用于检验Y是X的“原因”，检验Y的滞后值是否影响X（已经考虑了X的滞后对X自身的影响）。
Eviews好像没有在POOL窗口中提供Granger causality test，而只有unit root test和cointegration test。说明Eviews是无法对面板数据序列做格兰杰检验的，格兰杰检验只能针对序列组做。也就是说格兰杰因果检验在Eviews中是针对普通的序列对(pairwise)而言的。你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。
情况二：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是非同阶单整的，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。但此时也不要着急，我们可以在保持变量经济意义的前提下，对我们前面提出的模型进行修正，以消除数据不平稳对回归造成的不利影响。如差分某些序列，将基于时间频度的绝对数据变成时间频度下的变动数据或增长率数据。此时的研究转向新的模型，但要保证模型具有经济意义。因此一般不要对原序列进行二阶差分，因为对变动数据或增长率数据再进行差分，我们不好对其冠以经济解释。难道你称其为变动率的变动率？
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差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（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（Random Effects Regression Model）。如果固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，并且这两个随机误差项都服从正态分布，则固定效应模型就变成了随机效应模型。
在面板数据模型形式的选择方法上，我们经常采用F检验决定选用混合模型还是固定效应模
型，然后用Hausman检验确定应该建立随机效应模型还是固定效应模型。
检验完毕后，我们也就知道该选用哪种模型了，然后我们就开始回归：
在回归的时候，权数可以选择按截面加权（cross-section weights）的方式，对于横截面个数大于时序个数的情况更应如此，表示允许不同的截面存在异方差现象。估计方法采用PCSE（Panel Corrected Standard Errors，面板校正标准误）方法。Beck和Katz(1995)引入的PCSE估计方法是面板数据模型估计方法的一个创新，可以有效的处理复杂的面板误差结构，如同步相关，异方差，序列相关等，在样本量不够大时尤为有用。
（1）建立混合数据库（Pool）对象。
首先建立工作文件。在打开工作文件窗口的基础上，点击EViwes主功能菜单上的Objects键，选New Object功能，从而打开New Object（新对象）选择窗。在Type of Object选择区选择Pool（合并数据库），并在Name of Object选择区为混合数据库起名Pool01（初始显示为Untitled）。
（2）定义序列名并输入数据。
在新建的混合数据库（Pool）窗口的工具栏中点击Sheet键（第2种路径是，点击View键，选Spreadsheet (stacked data)功能），从而打开Series List（列写序列名）窗口，定义时间序列变量Y?和X.点击OK键，从而打开混合数据库（Pool）窗口，（点击Edit+-键，使EViwes处于可编辑状态）输入数据。
补充：点击Order+-键，还可以变换为以时间为序的阵列式排列。
工作文件也可以以合并数据（Pool data）和非合并数据的形式用复制和粘贴的方法建立。
（3）估计模型
点击Estimation键，随后弹出Pooled Estimation（混合估计）对话窗。用EViwes可以估计固定效应模型（包括个体固定效应模型、时刻固定效应模型和时刻个体固定效应模型3种）、随机效应模型、带有AR(1)参数的模型、截面不同回归系数也不同的面板数据模型。用EViwes可以选择普通最小二乘法、加权最小二乘法（以截面模型的方差为权）、似不相关回归法估计模型参数。
补充：在这一块内容里面，eviews6.0和eviews5.1的界面还是存在明显差异的，前者的界面是左右排列，后者的界面是上下排列，而且里面的选项形式也不太一样。5.1软件里面通过选择截距项来确定模型的类型，而6.0的里面是通过选择estimation method来选择模型的类型
? 固定效应模型
在面板数据散点图中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距是不同的，则可以采用在模型中加虚拟变量的方法估计回归参数，称此种模型为固定效应模型（fixed
effects regression model）。固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型（entity fixed effects regression model）、时刻固定效应模型（time fixed effects regression model）和时刻个体固定效应模型（time and entity fixed effects regression model）。
? 个体固定效应模型。
个体固定效应模型就是对于不同的个体有不同截距的模型。如果对于不同的时间序列（个体）截距是不同的，但是对于不同的横截面，模型的截距没有显著性变化，那么就应该建立个体固定效应模型。
? 时刻固定效应模型。
时刻固定效应模型就是对于不同的截面（时刻点）有不同截距的模型。如果确
知对于不同的截面，模型的截距显著不同，但是对于不同的时间序列（个体）
截距是相同的，那么应该建立时刻固定效应模型。
? 时刻个体固定效应模型。
时刻个体固定效应模型就是对于不同的截面（时刻点）、不同的时间序列（个
体）都有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面、不同的时间序列（个体）
模型的截距都显著地不相同，那么应该建立时刻个体效应模型。
? 随机效应模型
在固定效应模型中采用虚拟变量的原因是解释被解释变量的信息不够完整。也可以通过对误差项的分解来描述这种信息的缺失。
yit = a+ b1 xit + eit
其中误差项在时间上和截面上都是相关的，用3个分量表示如下：
eit = ui + vt + wit
其中ui~N(0, su2)表示截面随机误差分量；vt~N(0, sv2)表示时间随机误差分量；wit~N(0, sw2)表示混和随机误差分量。同时还假定ui，vt，wit之间互不相关，各自分别不存在截面自相关、时间自相关和混和自相关。上述模型称为随机效应模型。
随机效应模型和固定效应模型比较，相当于把固定效应模型中的截距项看成两个随机变量。一个是截面随机误差项（ui），一个是时间随机误差项（vt）。如果这两个随机误差项都服从正态分布，对模型估计时就能够节省自由度，因为此条件下只需要估计两个随机误差项的均值和方差。
假定固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，而且对均值的离差分别是ui和vt，固定效应模型就变成了随机效应模型。
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