第十一章 时间序列 截面数据模型.pptVIP

§10.5.2 如何估计Pool方程 单击Pool工具栏的Estimate选项打开如下对话框： 1. 因变量 在因变量对话框中输入Pool变量或Pool变量表达式。 2. 样本 在右上角的编辑窗口中输入样本说明。样本的缺省值是各截面成员中的最大样本值。如果得不到某时期截面成员的解释变量或因变量的值，那么此观测值会被排除掉。 复选框Balanced Sample说明在各截面成员间进行数据排除。只要某一时期数据对任何一个截面成员无效，此时期就被排除。这种排除保证得到的样本区间对所有截面成员都是有效的。 如果某截面成员的所有观测值都没有，那么Pool在进行估计时就排除这个截面成员。同时EViews会在输出中告诉漏掉的截面成员。 3. 解释变量 在两个编辑框中输入解释变量。 (1) Common coefficients:——此栏中输入的变量对所有截面成员有相同的系数，并用一般名称或Pool名称输出结果。 (2) Cross-section specific coefficients:——此栏中输入的变量对Pool中每个截面成员的系数不同。EViews会对每个截面成员估计不同的系数，并使用截面成员识别名后跟一般序列名，中间用“＿”连接进行标签。 例如，如果在共同系数编辑框中输入一般变量F?和S?，会输出F?和S?的估计系数。如果在特定系数编辑框中输入这两个变量，会输出如下形式的系数：_GM--F_GM，_CH--F_CH，_GE--F_GE，_WE--F_WE，_US--F_US和_GM--S_GM，_CH--S_CH，_GE--S_GE，_WE--S_WE，_US--S_US，等等。 注意，使用截面成员特定系数法估计模型会生成很多系数——等于Pool中截面成员数和所列变量数的乘积。 §10.5.3 Pool模型的计算方法 下面讨论Pool模型的计算方法。设有T个观测值互相堆积。为讨论方便，把堆积方程表示为： (10.3) 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： (10.4) 并且方程的残差协方差矩阵为： (10.5) 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。 一、所有截面截距相同 当残差同期不相关，并且时期和截面同方差时， (10.6) 对堆积数据模型使用普通最小二乘法估计系数和协方差。相当于情形1：?i = ?j，?i = ?j ，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。 所有的截面的系数相等，和将5个公司的数据接到一起，用OLS的估计结果相同。 二、变截距模型 1. 固定影响 (Fixed Effects) (情形2： ?i ? ?j，?i = ?j ) 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： (10.7) 其中 设 ， ， 代表了X 减均值的差额的矩阵，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： (10.8)