第十章 时间序列/截面数据模型
（8）模型估计举例
在Pool对象下可以实现对多种时间序列/截面数据模型的估计，然而由于篇幅有限，我们在此无法实现对各类模型建立和估计过程的一一介绍，因此仅以本章介绍的企业投资需求模型为例，介绍Pool对象下的变系数模型的建立和估计过程。
我们使用5家企业的投资（i?）、企业市场价值值（m?）和存货及设备价值（c?）三个指标的从1935-1954年的20年的年度数据建立企业投资需求的变系数模型。
在该例中工作文件的Pool对象中的截面标识名分别为：GM、CH、GE、WE和 US，模型的因变量为i?，解释变量为m?和c?，其对应的系数是跨截面变化的。对应的模型估计说明窗口如下：
我们采用GLS法对模型进行估计，加权方式为选择Cross—section SUR，即允许模型存在截面异方差和同期相关，单击“确定”后，EViews给出了相应的估计结果。
估计结果输出的上半部分为：
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第二部分 基本单方程分析
在输出结果的最上边EViews给出了因变量、估计方法以及样本的信息。接着在下面给出了两个解释变量对应于各截面成员的系数的估计结果。
输出结果的最下方给出了评价总体估计效果的统计量，由于我们选择的是Cross—section SUR加权的GLS估计，所以结果中给出了加权和未加权两种情况下的评价统计量：
从这部分结果中我们可以看出，加权的GLS估计的残差平方和明显降低，并且D.W统计量也明显提高，采用GLS估计要比OLS估计更合理
（9）Pool对象下方程的视图和程序
估计出方程结果后，可以按下述方法检验输出结果：
? 选择View/Representations检查输出。EViews把Pool估计成一个方程的系统，每个截面成
员一个方程。
? 选择View/Estimation Output选项可以改变Pool估计结果的输出形式。 ? 选择View/Coef Covariance Matrix来检查系数协方差矩阵的估计。
? 选择View/Wald Coefficient tests…并输入要检验的限制条件，可以对估计参数进行系数检
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第十章 时间序列/截面数据模型
验。
? 选择View/Residuals/Table或View/Residuals/Graph可把残差表示成表格形式或图形形式。
EViews会显示每个截面方程的残差。残差命名形式为基本名RES后跟截面识别名。如果想用这些名称存储残差序列，选择Procs/Make Resids。这一功能在进行模型说明或假设检验说明时是很有用的。
? 选择View/Residual，然后选择Correlation Matrix或Covariance Matrix可以查看估计残
差的同步协方差矩阵和相关矩阵。
? 要在Pool对象下使用估计出来的方程进行预测必须先建立一个模型。选择Procs/Make Mo
del建立一个包括所有估计系数的未命名模型对象。模型可以根据需要进行编辑。求解模型能对每个截面成员的因变量进行预测。
10.6.2 面板结构的工作文件（Panel Workfile）
当时间序列/截面数据的截面成员较多时期较少时，一般都是侧重进行截面分析。我们可以通过EViews中的面板工作文件（Panel workfile）对于这种“宽而短”的数据进行处理和建模分析。利用面板工作文件可以实现固定影响、随即影响以及各种动态变截距时间序列/截面数据模型的估计。
在面板工作文件中，数据是以堆积的形式存放的，我们称其为堆积面板数据。处理堆积面板数据的第一步就是要描述数据的面板结构，我们称这步为：构建工作文件。当我们的工作文件被设定为一个面板工作文件时，我们便可以利用EViews所提供的处理面板数据的工具对各种变截距模型进行相应的估计。
1、构建面板工作文件
在对面板数据进行分析之前需要先进行数据面板结构的定义，通过定义可以使得堆积数据中的每个观测值相对其对应的截面成员均是可识别的，同时在定义中还要指定工作文件后推和前导选定数据的方法。
面板结构工作文件主要有两种创建方式。首先，在EViews的主菜单下选择File/New/Workfile…打开“工作文件建立”对话框，在其中的“工作文件结构类型”的下拉列表中选择“平衡面板（Balanced Panel）项，对其它项进行相应的设置后，单击“OK”之后，EViews便会建立一个具有合适结构的面板工作文件。例如，要建立一个含有29个截面成员的平衡年度面板工作文件（1991—2003年），我们可以在工作文件建立对话中进行如下设定，单击“OK”之后EViews便会相应地建立一个含有377（17年、29个截面成员）个观测值的面板工作文件。
然而通常情况下，我们将使用另一种方法来构建面板工作文件。我们可以先将堆积数据导入到
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第二部分 基本单方程分析
一个未指定结构的工作文件中，然后再对该文件进行相应的面板结构设定。为了让大家更好地理解这种面板工作文件的构建方法，我们将举例介绍构建过程。在本章的各省市城镇居民消费结构分析的例子中，我们有的29个省市的13年的城镇居民消费和收入数据，这些数据构成了一个平衡的面板结构。我们可以先将这些数据导入到一个含有377个观测值的未指定结构的工作文件中，并在工作文件中建立序列YEAR和序列FCODE，同时使得这两个序列中的值可以用来识别每个观测值所对应的时期和截面成员。
通过双击工作文件上方的“Range”行或选择Poc/WF Structure&Range…打开工作文件结构对话框，并在工作文件结构类型中选择时期面板（Dated Panel）。然后，在时期序列和截面序列编辑框中分别输入相应的序列名——year和fcode。由于我们的数据满足平衡要求，这样对其它设置项便无需设置了。
单击“OK”后，EViews便会根据对所指定的时期序列和截面序列的分析给工作文件设定合适的结构。在这个过程中，系统依照截面识别序列和时期序列的信息，将工作文件中原有的数据进行分类，从而使工作文件具有适当的面板结构。
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