截面数据模型

1,第十章 利用横截面和时间序列的计量模型,在进行经济分析时经常会遇到时间序列和横截面两者相结合的数据。例如，在企业投资需求分析中，我们会遇到多个企业的若干指标的月度或季度时间序列；在城镇居民消费分析中，我们会遇到不同省市地区的反映居民消费和居民收入的年度时间序列。本章将前述的企业或地区等统称为个体，这种具有三维（个体、指标、时间）信息的数据结构称为时间序列/截面数据，有的书中也称为平行数据或面板数据（panel data）。我们称这些数据为联合利用时间序列/截面数据（Pooled time series，cross section）。,2,EViews6对时间序列/截面数据模型的估计是通过含有Pool对象的工作文件和具有面板结构的工作文件来实现的。处理时间序列/截面数据的EViews对象称为Pool。通过Pool对象可以实现对各种变截距、变系数时间序列模型的估计，但Pool对象侧重分析“窄而长”的数据，即截面成员较少，而时期较长的侧重时间序列分析的数据。对于截面成员较多，时期较少的“宽而短”的侧重截面分析的数据，一般通过具有面板结构的工作文件（Panel workfile）进行分析。利用面板结构的工作文件可以实现变截距时间序列/截面数据模型以及动态时间序列/截面数据模型的估计。,§10.1 Pool对象,3,10.1.1 含有Pool对象的工作文件Pool对象在EViews中扮演着两种角色。首先，Pool对象中包含了一系列的标识名。这些标识名描述了工作文件中的时间序列/截面数据的数据结构。在这个角色中，Pool对象在管理和处理时间序列/截面数据上的功能与组对象有些相似。其次，利用Pool对象中的过程可以实现对各种时间序列/截面数据模型的估计及对估计结果的检验和处理。在这个角色中，Pool对象与方程对象有些相似。,4,Pool对象的核心是建立表示截面成员的名称表。为明显起见，名称要相对较短。例如，国家作为截面成员时，可以使用USA代表美国，CAN代表加拿大，UK代表英国。定义了Pool的截面成员名称就等于告诉了EViews，模型的数据结构。在上面的例子中，EViews会自动把这个Pool理解成对每个国家使用单独的时间序列。必须注意，Pool对象本身不包含序列或数据。一个Pool对象只是对基本数据结构的一种描述。因此，删除一个Pool并不会同时删除它所使用的序列，但修改Pool使用的原序列会同时改变Pool中的数据。,5,1. 创建Pool对象,在本章中，使用的是一个研究投资需求的例子，包括了五家企业和三个变量的20个年度观测值的时间序列：例10.5 研究企业投资需求模型 5家企业： 3个变量：GM：通用汽车公司 I ：总投资CH：克莱斯勒公司 M ：前一年企业的市场价值GE：通用电器公司 K ：前一年末工厂存货和设备的价值WE：西屋公司 US：美国钢铁公司要创建Pool对象，选择Objects/New Object/Pool并在编辑窗口中输入截面成员的识别名称：,6,对截面成员的识别名称没有特别要求，但必须能使用这些识别名称建立合法的EViews序列名称。此处推荐在每个识别名中使用“_”字符，它不是必须的，但把它作为序列名的一部分，可以很容易找到识别名称。,7,2. Pool序列命名在Pool中使用序列的关键是序列命名：使用基本名和截面识别名称组合命名。截面识别名称可以放在序列名中的任意位置，只要保持一致即可。例如，现有一个Pool对象含有识别名JPN，USA，UK，想建立每个截面成员的GDP的时间序列，我们就使用“GDP”作为序列的基本名。把识别名称放在序列名的前面，中间或后面并没什么关系，只要易于识别就行了。但是必须注意要保持一致，不能这样命名序列：JPNGDP，GDPUSA，UKGDP1，因为EViews无法在Pool对象中识别这些序列。,8,3. Pool序列概念一旦选定的序列名和Pool中的截面成员识别名称相对应，就可以利用这些序列使用Pool了。其中关键是要理解Pool序列的概念。一个Pool序列实际就是一组序列, 序列名是由基本名和所有截面识别名构成的。Pool序列名使用基本名和“？”占位符，其中“？”代表截面识别名。如果序列名为GDPJPN，GDPUSA，GDPUK，相应的Pool序列为GDP?。如果序列名为JPNGDP，USAGDP，UKGDP，相应的Pool序列为 ?GDP。,9,4. 观察或编辑Pool定义要显示Pool中的截面成员识别名称，单击工具条的Define按钮，或选择View/Cross-Section Identifiers。如果需要，也可以对识别名称列进行编辑。5. Pool序列数据Pool中使用的数据都存在普通EViews序列中。这些序列可以按通常方式使用：可以列表显示，图形显示，产生新序列，或用于估计。也可以使用Pool对象来处理各单独序列。,10,10.1.2 输入Pool数据有很多种输入数据的方法，在介绍各种方法之前，首先要理解时间序列/截面数据的结构，区别堆积数据和非堆积数据形式。时间序列/截面数据的数据信息用三维表示：时期、截面成员、变量。例如：1950年，通用汽车公司，投资数据。使用三维数据比较困难，一般要转化成二维数据。有几种常用的方法。1. 非堆积数据存在工作文件的数据都是这种非堆积数据，在这种形式中，给定截面成员、给定变量的观测值放在一起，但和其他变量、其他截面成员的数据分开。例如，假定我们的数据文件为下面的形式：,11,其中基本名 I 代表企业总投资、M 代表前一年企业的市场价值、K 代表前一年末工厂存货和设备的价值。每个企业都有单独的 I、M、K 数据。EViews会自动按附录A中 介绍的标准输入程序读取非堆积数据。并把每个截面变量看作一个单独序列。注意要按照上述的Pool命名规则命名。,12,确认后EViews会打开新建序列的堆积式数据表。我们看到的是按截面成员堆积的序列，Pool序列名在每列表头，截面成员/年代识别符标识每行。,2. 堆积数据选择View/Spreadsheet（stacked data），EViews会要求输入序列名列表,13,Pool数据排列成堆积形式，一个变量的所有数据放在一起，和其他变量的数据分开。大多数情况下，不同截面成员的数据从上到下依次堆积，每一列代表一个变量：,14,我们称上表数据是按截面成员堆积的，单击Order+/-实现堆积方式转换，也可以按日期堆积数据：,每一列代表一个变量，每一列内数据都是按年排列的。如果数据按年排列，要确保各年内截面成员的排列顺序要一致。,15,3. 手工输入/剪切和粘贴,4. 文件输入使用Pool对象从文件读取数据，先打开Pool，然后选择Procs/Import Pool Data(ASCII,.XLS,.WK?)，要使用与Pool对象对应的输入程序。,16,10.1.3 输出Pool数据按照和上面数据输入相反的程序可进行数据输出。由于EViews可以输入输出非堆积数据，按截面成员堆积和按日期堆积数据，因此可以利用EViews按照需要调整数据结构。,17,10.1.4 使用Pool数据每个截面成员的基础序列都是普通序列，因此EViews中对各单个截面成员序列适用的工具都可使用。另外，EViews还有专门适用于Pool数据的专用工具。可以使用EViews对与一特定变量对应的所有序列进行类似操作。一、检查数据用数据表形式查看堆积数据。选择View/Spreadsheet (stacked data)，然后列出要显示的序列。序列名包括普通序列名和Pool序列名。点击Order+/-按钮进行数据堆积方式的转换。二、描述数据可以使用Pool对象计算序列的描述统计量。在Pool工具栏选择View/ Descriptive Statistics，EViews会打开如下对话框：,18,在编辑框内输入计算描述统计量的序列。EViews可以计算序列的平均值，中位数，最小值，最大值，标准差，偏度，峰度，和Jarque-Bera统计量。下一步选择样本选项：,19,（1）Individual: 利用所有的有效观测值。即使某一变量的观测值是针对某一截面成员的，也计算在内。（2）Common: 使用的有效观测值必须使得某一变量在同一时期对所有的截面成员的数据均可获得。（3）Balanced: 使用的有效观测值必须是对所有截面成员，所有变量在同一期都有数值。最后还必须选择与计算方法相对应的数据结构：（1）Stacked data: 计算表中每一变量所有截面成员，所有时期的统计量。如果忽略数据的pool性质，得到的就是变量的描述统计量。（2）Stacked-means removed: 计算除去截面平均值之后的描述统计量值。（3）Cross-section specific: 计算每个截面变量所有时期的描述统计量。是通过对各单独序列计算统计量而得到的。（4）Time period specific: 计算时期特性描述统计量。对每一时期，使用pool中所有截面成员的变量数据计算的统计量。,20,注意，后面两种方法可能产生很多输出结果。截面成员描述计算会对每一变量/截面成员组合产生一系列结果。如果有三个Pool变量，20个截面成员，EViews就会计算60个序列的描述统计量。可以把时期特性统计量存储为序列对象。从Pool窗口选择Procs/Make Period Stat Series出现以下对话框，在编辑窗口输入想计算的时期统计量的序列名。然后选择计算统计量和样本选择。,21,三、生成数据1. 可以使用PoolGenr(panelgenr)程序生成或者修改Pool序列。点击Pool工具栏的Poolgenr并输入要生成的方程式，使用正确的Pool名称。例如上面的例子，输入：r?=I?/I_US, 相当于输入下面五个命令：r_CM = I_CM/I_US r_CH = I_CH/I_USr_GE = I_GE/I_US r_WE = I_WE/I_USr_US = I_US/I_USPoolGenr按照输入的方程在各截面成员间进行循环计算，生成新的序列或修改已有序列。,22,2. 可联合使用PoolGenr和Genr生成新的变量。例如，要生成一个虚拟变量，在美国钢铁（US）时取1，其他企业时取0，先选择PoolGenr,然后输入：dum?=0，从而初始化所有虚拟变量序列为0。然后，把US值设置为1，在主菜单选择Genr，然后输入：dum_US=1。3. 使用Pool修改序列，选择PoolGenr然后输入新Pool序列表达式：dum?=dum?*(I?>K?)4. 还可以利用数据的内在循环特性进行给定时期的截面成员间的计算。例如，建立一普通序列sum，初始值设为0，然后选PoolGenr并输入：sum=sum+I?相当于对普通序列从Genr输入下列计算：sum=I_GM+I_CH+I_GE+I_WE+I_US这个例子用来说明内在循环这个概念。,23,四、生成Pool组如果希望使用EViews的组对象工具处理一系列Pool序列，选择Procs/ Make Group输入普通序列和Pool序列名称，EViews就会生成一个包含这些序列的未命名组对象。五、删除和存取数据Pool可用来删除和存取序列。只需选择Procs/Delete pool series，Procs/Store pool series(DB)，Procs/Fetch pool series(DB)，输入普通序列和Pool序列名称即可。,24,我们可以把这些数据看作一系列截面成员说明回归量，因此有N个截面方程： ， t =1 , 2 , , T (10.1.2) 其中：yt 是 N1 维被解释变量向量，xt 是 NNk 维解释变量分块对角矩阵，yt和 xt 包含个体成员的各经济指标时间序列，例如个体成员代表各不同地区，则 yt和 xt 的第i个分量代表 i 地区的消费和收入、物价等指标的经济时间序列。,