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* 面板工作文件中自动生成2个可以用来识别每个观测值所对应的时期和截面成员的序列(其中序列CROSSID识别截面成员,序列DATEID识别时期)的序列。 * (2)序列crossid是以数字排序来标识截面成员,如果希望用英文缩写来标识,在工作文件中建立与截面成员对应的字符串序列,例如命名为fcode,同时使得fcode和dateid序列中的值可以识别每个观测值所对应的截面成员和时期(字符串序列fcode识别截面成员,序列dateid识别时期)。以例10.3中29个省市地区的13年(1991年~2003年)消费和收入的数据为例,这些数据构成了一个平衡的面板结构。字符串序列fcode和序列dateid的相应形式如下: * (3)双击工作文件上方的“Range”行或选择Proc/ Structure/Reside…,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,在截面序列和时期序列编辑框中分别输入相应的序列名——fcode和dateid。在这个过程中,系统依照截面识别序列和时期序列的信息,将工作文件中消费和收入变量进行分类,从而使变量具有适当的堆积面板结构。 * 面板工作文件的数据导入方式:在面板工作文件中建立2个序列cs和yd分别存储堆积形式的消费和收入数据。将例10.3中Pool对象中的29个省市地区的13年(1991年~2003年)消费和收入的堆积数据cs?、yd?复制并拷贝到面板工作文件的cs和yd中。 * 面板工作文件其方程建立过程与普通工作文件中的方程建立过程相同,只是在方程说明窗口中增加了与Pool对象中方程说明项类似的方程面板结构说明页,同时在估计方法中增加了Pool对象所没有的广义矩估计(GMM)等方法,用来估计模型解释变量中含有滞后因变量的变截距模型。 * 只能求解变截距模型: * * 固定影响模型的变截距的系数要在视图(view)里的Fixed/ Random effects中看到。 * 一般情况下,面板工作文件中数据的分析和处理与其他文件中数据的分析和处理过程是一致的。在面板工作文件中能够实现对堆积数据的显示图、单位根检验等操作,其单位根检验过程和检验结果同组序列的单位根检验过程和结果基本类似。 虽然利用EViews中的面板工作文件可以对堆积数据进行多种分析和处理,但是对堆积形式的序列的处理仍具有一定的局限性。目前还不能对堆积形式的序列进行季节调整也不能利用该形式的序列进行VAR模型和VEC模型的估计。 * 动态面板模型差分广义矩估计 (GMM-DIFF of dynamic panel model) 动态面板模型的OLS估计量是有偏的和非一致的,而极大似然估计(MLS)方法虽然能够得到模型的一致估计量,但估计量的一致性取决于模型初值的不同设定,错误选择初值条件会使参数估计有误(Hsiao, 1986)。相比较而言,Arellano and Bond(1991)提出的动态面板模型差分广义矩估计方法可以有效地解决了这一问题。该方法的基本思想为: 考虑最简单的一阶自回归模型: , (1) 其中,i 表示个体,t 表示时间;E(?it) = 0;var(?it) =? 2 ;E(?it ?is) = 0,s ? t ;E(yi t-1?it) = 0 ;?i 为个体固定效应,上述模型为个体固定效应模型。 * 对式(1)作一阶差分: , (2) 其中,?为差分算子,?yit = yit – yit-1,?yit-1 = yit-1 – yit-2 ,??it = ?it – ?it-1 ,由于?yit-1与??it存在相关性,不能直接使用OLS方法估计,需要引入有效的矩条件。又由于式(3)和式(4)是显然成立的,即: (3) (4) 所以可以yit-2作为差分方程的工具变量, * 类似地, yit-k (2 ? k ? t-1),均可以作为差分方程的工具变量。可以得到 m = (T-2)(T-1) 个线性矩条件,表示如下: , , (5) 利用矩阵形式,式(5)可以表示为:
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