Eviews面板數(shù)據(jù)之隨機效應(yīng)模型

1、隨機效應(yīng)模型的估計原理說明與豪斯曼檢驗在面板數(shù)據(jù)的計量分析中，如果解釋變量對被解釋變量的效應(yīng)不隨個體和時 間變化，并且解釋被解釋變量的信息不夠完整，即解釋變量中不包含一些影響被 解釋變量的不可觀測的確定性因素， 可以將模型設(shè)定為固定效應(yīng)模型，采用反映 個體特征或時間特征的虛擬變量(即知隨個體變化或只隨時間變化)或者分解模 型的截距項來描述這些缺失的確定性信息。但是，固定效應(yīng)模型也存在一定的不足。例如固定效應(yīng)模型模型中包含許多 虛擬變量時，減少了模型估計的自由度；實際應(yīng)用中，固定效應(yīng)模型的隨機誤差 項難以滿足模型的基本假設(shè)，易于導(dǎo)致參數(shù)的非有效估計。更為重要的是，它只 考慮了不完整的確定性信息對

2、被解釋變量的效應(yīng)， 而未包含不可觀測的隨機信息 的效應(yīng)。為了彌補這一不足，Maddala(1971)將混合數(shù)據(jù)回歸的隨機誤差項分 解為截面隨機誤差分量、時間隨機誤差分量和個體時間隨機誤差分量三部分，討論如下隨機效應(yīng)模型或雙分量誤差分解模型(1):K%1kXkit Ui v Wit(I)k 2UiN(0, u2)表示個體隨機誤差分量；vt N(0, v2)表示時間隨機誤差分量；WitN(0, w2)表示個體時間(或混合)隨機誤差分量。如果模型(1 )中只存在截面隨機誤差分量 5而不存在時間隨機誤差分量vt， 則稱為個體隨機效應(yīng)模型，否則稱為個體時間小于模型?；蛘叻Q為但分了誤差分 解模型。F面來介

3、紹這兩種模型:1.個體隨機效應(yīng)模型當(dāng)利用面板數(shù)據(jù)研究擁有擁有充分多個體的總體經(jīng)濟(jì)特征時，若利用總體數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型就會損失巨大的自由度，使得個體截距項的估計不具有有效 性。這時，可以在總體中隨機抽取 N個樣本，利用這N個樣本的個體隨機效應(yīng) 模型：Kyit1kXkit ui Wjtk 2推斷總體的經(jīng)濟(jì)規(guī)律。其中，個體隨機誤差項 Ui是屬于第i個個體的隨機干 擾分量，并在整個時間范圍(t=1,2,T)保持不變，其反映了不隨時間變化的 不可觀測隨機信息的效應(yīng)。檢驗：個體隨機效應(yīng)的原假設(shè)和備擇假設(shè)分別是：Ho： u20 (混合估計模型)2 Hi： u 0(個體隨機效應(yīng)模型)T?iti 1個體隨機效應(yīng)

4、的檢驗統(tǒng)計量：N N?2itNT LM =2(T 1)其中，？是混合模型OLS估計的殘差。在零售下，統(tǒng)計量 LM服從1個自 由度的2分布，即LM 2(1)。2.個體時間隨機效應(yīng)模型實踐:、數(shù)據(jù)：已知1996 2002年中國東北、華北、華東15個省級地區(qū)的居民家庭人均消費（cp，不變價格）和人均收入（ip，不變價格）居民，利用數(shù) 據(jù)（1）建立面板數(shù)據(jù)（panel data ）工作文件；（2）定義序列名并輸入數(shù)據(jù)；（3）估計選擇面板模型；（4）面板單位根檢驗。年人均消費（consume ）和人 均收入（in come ）數(shù)據(jù)以及消費者價格指數(shù)（p ）分別見表1，2和3。表1 1996 2002年中

5、國東北、華北、華東15個省級地區(qū)的居民家庭人均消費（元）數(shù)據(jù)人均消費1996199719981999200020012002CONSUMEAH3607.433693.553777.413901.814232.984517.654736.52CONSUMEBJ5729.526531.816970.837498.488493.498922.7210284.6CONSUMEFJ4248.474935.955181.455266.695638.746015.116631.68CONSUMEHB3424.354003.713834.434026.34348.474479.755069.28CONSUME

6、HLJ3110.923213.423303.153481.743824.444192.364462.08CONSUMEJL3037.323408.033449.743661.684020.874337.224973.88CONSUMEJS4057.54533.574889.435010.915323.185532.746042.6CONSUMEJX2942.113199.613266.813482.333623.563894.514549.32CONSUMELN3493.023719.913890.743989.934356.064654.425342.64CONSUMENMG2767.843

7、032.33105.743468.993927.754195.624859.88CONSUMESD3770.994040.634143.964515.0550225252.415596.32CONSUMESH6763.126819.946866.418247.698868.199336.110464CONSUMESX3035.593228.713267.73492.983941.874123.014710.96CONSUMETJ4679.615204.155471.015851.536121.046987.227191.96CONSUMEZJ5764.276170.146217.936521.

8、547020.227952.398713.08表2 1996 2002年中國東北、華北、華東15個省級地區(qū)的居民家庭人均收入（元）數(shù)據(jù)人均收入1996199719981999200020012002INCOMEAH4512.774599.274770.475064.65293.555668.86032.4INCOMEBJ7332.017813.168471.989182.7610349.6911577.7812463.92INCOMEFJ5172.936143.646485.636859.817432.268313.089189.36INCOMEHB4442.814958.675084.645

9、365.035661.165984.826679.68INCOMEHLJ3768.314090.724268.54595.144912.885425.876100.56INCOMEJL3805.534190.584206.644480.0148105340.466260.16INCOMEJS5185.795765.26017.856538.26800.237375.18177.64INCOMEJX3780.24071.324251.424720.585103.585506.026335.64INCOMELN4207.234518.14617.244898.615357.795797.01652

10、4.52INCOMENMG3431.813944.674353.024770.535129.055535.896051INCOMESD4890.285190.795380.085808.966489.977101.087614.36INCOMESH8178.488438.898773.110931.6411718.0112883.4613249.8INCOMESX3702.693989.924098.734342.614724.115391.056234.36INCOMETJ5967.716608.397110.547649.838140.58958.79337.56INCOMEZJ6955.

11、797358.727836.768427.959279.1610464.6711715.6表3 1996 2002年中國東北、華北、華東15個省級地區(qū)的消費者物價指數(shù)物價指數(shù)1996199719981999200020012002PAH109.9101.310097.8100.7100.599PBJ111.6105.3102.4100.6103.5103.198.2PFJ105.9101.799.799.1102.198.799.5PHB107.1103.598.498.199.7100.599PHLJ107.1104.4100.496.898.3100.899.3PJL107.2103.79

12、9.29898.6101.399.5PJS109.3101.799.498.7100.1100.899.2PJX108.410210198.6100.399.5100.1PLN107.9103.199.398.699.910098.9PNMG107.6104.599.399.8101.3100.6100.2PSD109.6102.899.499.3100.2101.899.3PSH109.2102.8100101.5102.5100100.5PSX107.9103.198.699.6103.999.898.4PTJ109103.199.598.999.6101.299.6PZJ107.9102

13、.899.798.810199.899.1、1.輸入操作:步驟：（1）FileNewWorkfile| File Edit Object View Proc Qjiclc OptionsAdd-in Window HelpWorkfile.,Ctrl + N 1Open5bvCtrhSSave As-loseImport.Database.Prog ramled Filer步驟：（2） Start dateEnd dateOK步驟：（3） ObjectNew Object3 Workfile;RdiiLits. 1990 苦 rni&le 199G 畫u 0 rasldNew U bjecti

14、 /r* of objectF ocEquiatjcnFactorGi d phGroupLcgLMatrix-V ectior -4ZcfriodelPud啊flme Er flhjerrpoolmodelCancelX步驟：（5）輸入所有序列名稱回 Pool; POOLMODEL WorkfiJe: UNTITLED:Untitled - 口 f VieiCi- J FTac Object | F*rint Name Freeze Estimarts Define PaolGenr Slicet Cross Sacti or Idanti i ar CEntttr idanti Ei te

15、low th.i e line)AHBJFJHBHLJLJSJXLMNMGSDSHSXTJZJ步驟：（6 ）定義各變量點擊sheet 輸入con sume ? in come ? p?TJZJE Pool: POOLMODEL Workfile; ENTITLED:;Untitled 一曰 scView Proc Object Print fJame Freeze Estimate Define PoolGenr 5heelCross Ssrti on Idsnti AMBJFJHBHUl_JSJXLNNMGSDSH步驟：(7)將表1、2、3中的數(shù)據(jù)復(fù)制到Eviews中obsCONSUME?I

16、NCOME?P?CONSUME?INCOME?p? nAH-19963607.4304512.770109 9000 HAhd9S73693.5504599.270101.3000AH-19583777.4104770 470100 0000AH-19993001 9105064-60097 SOODOAH-2QC04232.9305293.5501007000AH-20C14517.6505569.800100.5Q00AH-Z0024736 5206032 40093 QOOOQBJ 兩 9965729 5207332 010111.6000BJ-199765310107811160105

17、.3000 H0J-19986970.8308471 980102.4000BJ-19997498.480918276D100.6000BJ-2000849349010349 69103 50002估計操作:k.Jj.v4 ut timlihi 1 i A. & 上 1/ *X vt l.lhl. A X Ji 豆 JAH燈rmHU JL js JXUfNMG SDSHTJW 了Pocl LstrmatitiinSpEolicatlcN-iOp-tioin4-pe-nderat w上ifLsBI# ,dFatima Hon 如 ittl 巧卯 yIMot hicidllL - L-ail qi

18、UbAf taindl AR)SaimpMe:IMS Z002nl 口Cs Itanco Sdmpl*對話框說明Depe nden t variable:被解釋變量；Com mon :系數(shù)相同部分Cross-section specific:截面系數(shù)不同部分（個體隨機效應(yīng)）步驟：（2）將截距項選擇區(qū)選 Random effectsCross-section : Random備注：若是個體時間小于模型貝U選擇 cross-sect ion : random period : randomPoa EstimationSpedficationOptionsDepmdent -ariabe ,ICco

19、nsume?-Regressors and ARQ tains霏”任 Common coefficients：c income?Estirration netfioc-iy,JFixed and Random EffectsPeriod:Cross-ertiomCross-section spe匚ifk coeffi匚館匱弓;Period specific coefficients：Weights: No weiqhtsEshnation set：ng5 ,M；1Bahrce SampleMethod LS -Squares (and AR)Sa it pie: 156 ?002得到如下部分輸出結(jié)果:Dependent Variable： GON3UN E。Method; Pooled EGLS (Cross-section random effects)Date: 07/2414 Time: 15:13Sample: 199S 2002Included obfiervWns: 7Cros-secflona inchdedr 15Total pool (balanced) observations: 105Swamy and Arora eslimator of