eviews教程 第25章 时间序列 - 截面数据模型 - 图文

Pool对象估计的方程模型形式为:??i??ityit??it?xit释变量k维向量和k维参数。每个截面成员的观测期为t=1,2,…,T。(25.1)其中yit是因变量,xit和?i分别是对应于i=1,2,…,N的截面成员的解我们可以把这些数据看作一系列截面说明回归量,因此有N个截面方程:yi??i?xi??i??i模型(25.2)常用的有如下三种情形:情形1:情形2:(25.2)?i??j,?i??j?i??j,?i??j25情形3:???,???ijij对于情形1,在横截面上无个体影响、无结构变化,则普通最小二乘法估计给出了?和?的一致有效估计。相当于将多个时期的截面数据放在一起作为样本数据。对于情形2,称为变截距模型,在横截面上个体影响不同,个体影响表现为模型中被忽略的反映个体差异的变量的影响,又分为固定影响和随机影响两种情况。对于情形3,称为变系数模型,除了存在个体影响外,在横截面上还存在变化的经济结构,因而结构参数在不同横截面上是不同的。有T个观测值互相堆积。为讨论方便,把堆积方程表示为:Y???X???(25.3)其中Y???X???和X 分别包含了截面成员间对参数的所有限制。用分块矩阵形式表示如下:?y1???1??X1?y?????0?2???2?????????????????yN???N??00???1???1??????X2?0???2???2?????????????????0?XN???N???N?0?26并且方程的残差协方差矩阵为:??1?2???1?1???????2122???E(???)?E??????N?2???N?1??1??N????2??N???????N??N?(25.5)基本说明把Pool说明作为联立方程系统并使用系统最小二乘法估计模型。当残差同期不相关,并且时期和截面同方差时,???IN?IT对堆积数据模型使用普通最小二乘法估计系数和协方差。2(25.6)27一、固定影响(FixedEffects)固定影响估计量通过为每个截面成员估计不同常数项使?i不同。EViews将每个变量减去平均值,并用转换后的数据,通过最小二乘估计来计算固定影响:yi?yi??i?(xi?xi)?(?i??i)其中(25.7)yi??tyit/T,xi??txit/T,?i??t?it/T~~~设yit?yi?yi,xi?xi?xi,X代表了X减均值的差额,bFE是使用普通最小二乘估计的系数。通过使用均值差模型的普通最小二乘协方差公式估计系数协方差矩阵:~~?1?(X?X)var(bFE)??2w(25.8)28

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