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如何对面板数据进行F检验

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

1导入面板数据2做单位根检验,用于检验是否存在单位根及同阶平稳3协整检验,用于检验是否存在长期协整关系4豪斯曼检验,用于选择固定效应还是随机效应5基于豪斯曼检验,一般都是选择面板数据固定效应回归 再看看别人怎么说的.

1、按下创建文件按钮百, 创造一个新文件.2、在左上方选择,在右上方键入观察数量.3、在电子表格复制观度察数据,在EVIEWS的空白处贴上.4、单击完成后出现如下图所问示图样.答5、在工具列表选择模型的参数估计.6、最上面空白处键入想要估算的模型 (如例:gdp c consumption), yi= β0+β1 * xi, 这里专gdp是yi, c代表β0, consumption代表xi,注属意估算方法要选择Least Squares.7、最后, 进行F检验了.

在模型估计结果里有一项是Sum squared resid,也就是该模型的残差平方,不用另做的

如何比较时点固定效应模型和个体固定效应模型,我知道hausman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,不知道能否用它来比较时点固定效应模型和随机效应模型的优劣吗? 还有,如果检验结果显示使用固定效应模型,但到底如何在个体固定.

对序列y进行平稳性检验: 此时应对序列数据取对数,取对数的好处在于可将间距很大的数据转换为间距较小的数据.具体做法是在workfile y的窗口中点击genr,输入logy=log(y),则生成y的对数序列logy.再对logy序列进行平稳性检验. 点击

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

eviews做面板数据,是一套流程,先做单位根、协整,然后hausman,然后F检验 你的采纳是我前进的动力,记得好评和采纳,答题不易,互相帮助,手机提问的朋友在客户端右上角评价点满意即可.如果你认可我的回答,请及时点击采纳为满意回答按钮!

数据量少的话一般无须做平稳性检验. 但同时还得考虑用这些数据做什么,如果 是时间序列预测,则必须做该检验

分给的太少了啊.面板数据比时间序列和截面数据复杂多了.首先你得对模型的设定和数据的选取有个大概的确定(多少年?多少个截面?多少个变量?),然后是建立POOL数据,首先做F检验,看看应该是用混合数据模型、变截距模型还是变系数模型,当然,根据你研究的目的,也可以变系数来研究不同截面之间是否在某个变量上存在一致性.采用固定效应还是随机效应要做豪斯曼检验,不过一般用固定效应就可以.模型选定就是回归了,可以用OLS也可以用GLS,DW值不好的,可以在模型中加AR(N)进行修正.模型是要不断的尝试和修改的,最后取一个最符合要求的.

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