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固定效应模型的估计原理说明 - 图文 固定效应模型的估计原理说明在面板数据线性回来模型中，假如对于不同的截面或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是一样的，那么称此模型为固定效应模型固定效应模型分为三类：1.个体固定效应模型个体固定效应模型是对于不同的纵剖面时间序列〔个体〕只有截距项不同的模型：yit??i???kxkit?uit (1)k?2K从时间和个体上看，面板数据回来模型的说明变量对被说明变量的边际影响均是一样的，而且除模型的说明变量之外，影响被说明变量的其他全部〔未包括在回来模型或不行观测的〕确定性变量的效应只是随个体改变而不随时间改变时检验：采纳无约束模型和有约束模型的回来残差平方和之比构造F统计量，以检验设定个体固定效应模型的合理性F模型的零假设：H0:?1??2??3??????N?1?0N?1?F(N?1,N(T?1)?K?1)URSS(NT?N?K?1)(RRSS?URSS)F?RRSS是有约束模型〔即混合数据回来模型〕的残差平方和，URSS是无约束模型ANCOVA估计的残差平方和或者LSDV估计的残差平方和实践：一、数据：确定11016—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费〔cp，不变价格〕和人均收入〔ip，不变价格〕居民，利用数据〔1〕建立面板数据〔panel data〕工作文件；〔2〕定义序列名并输入数据；〔3〕估计选择面板模型；〔4〕面板单位根检验。

年人均消费〔consume〕和人均收入〔income〕数据以及消费者价格指数〔p〕分别见表1，2和3表1 11016—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费〔元〕数据人均消费 CONSUMEAH CONSUMEBJ CONSUMEFJ CONSUMEHB CONSUMEHLJ CONSUMEJL CONSUMEJS CONSUMEJX CONSUMELN CONSUMENMG11016 11017 11018 11019 2000 2001 2002 3607.43 5739.52 4248.47 3424.35 3110.92 3037.32 4057.5 2942.11 3493.02 2767.84 3693.55 6531.81 4935.95 4003.71 3213.42 3408.03 4533.57 31101.61 3719.91 3032.3 3777.41 6970.83 5181.45 3834.43 3303.15 3449.74 4889.43 3266.81 3890.74 3105.74 13901.81 74101.48 5266.69 4026.3 3481.74 3661.68 5010.91 3482.33 31019.93 3468.101 4232.101 8493.49 5638.74 4348.47 3824.44 4020.87 5323.18 3623.56 4356.06 3927.75 4517.65 8922.73 6015.11 4479.75 4192.36 4337.22 5532.74 3894.51 4654.42 4195.62 4736.52 10284.6 6631.68 5069.28 4462.08 4973.88 6042.6 4549.32 5342.64 4859.88 CONSUMESD CONSUMESH CONSUMESX CONSUMETJ CONSUMEZJ 3770.101 6763.12 3035.59 4679.61 5764.27 4040.63 6819.94 3228.71 5204.15 6170.14 4143.96 6866.41 3267.7 5471.01 6217.93 4515.05 8247.69 3492.101 5851.53 6521.54 5022 8868.19 3941.87 6121.04 7020.22 5252.41 9336.1 4123.01 61017.22 7952.39 5596.32 10464 4710.96 7191.96 8713.08表2 11016—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入〔元〕数据人均收入 INCOMEAH INCOMEBJ INCOMEFJ INCOMEHB INCOMEHLJ INCOMEJL INCOMEJS INCOMEJX INCOMELN INCOMENMG INCOMESD INCOMESH INCOMESX INCOMETJ INCOMEZJ 11016 11017 11018 11019 2000 2001 2002 4512.77 7332.01 5173.93 4442.81 3768.31 3805.53 5185.79 3780.2 4207.23 3431.81 4890.28 8178.48 3702.69 5967.71 6955.79 45101.27 7813.16 6143.64 4958.67 4090.73 4190.58 5765.2 4071.32 4518.1 3944.67 5190.79 8438.89 31019.92 6608.39 7358.73 4770.47 8471.101 6485.63 5084.64 4268.5 4206.64 6017.85 4251.42 4617.24 4353.02 5380.08 8773.1 40101.73 7110.54 7836.76 5064.6 9182.76 6859.81 5365.03 4595.14 4480.01 6538.2 4730.58 48101.61 4770.53 5808.96 10931.64 4342.61 7649.83 8427.95 5293.55 10349.69 7432.26 5661.16 4912.88 4810 6800.23 5103.58 5357.79 5129.05 6489.97 11718.01 4734.11 8140.5 9279.16 5668.8 11577.78 8313.08 51014.82 5425.87 5340.46 7375.1 5506.02 5797.01 5535.89 7101.08 12883.46 5391.05 8958.7 10464.67 6032.4 12463.92 9189.36 6679.68 6101.56 6260.16 8177.64 6335.64 6524.52 6051 7614.36 13249.8 6234.36 9337.56 11715.6 表3 11016—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的消费者物价指数 物价指数 PAH PBJ PFJ PHB PHLJ PJL PJS PJX PLN PNMG PSD PSH PSX PTJ PZJ 11016 11017 11018 11019 2000 2001 2002 109.9 111.6 105.9 107.1 107.1 107.2 109.3 108.4 107.9 107.6 109.6 109.2 107.9 109 107.9 101.3 105.3 101.7 103.5 104.4 103.7 101.7 102 103.1 104.5 102.8 102.8 103.1 103.1 102.8 101 102.4 101.7 101.4 101.4 101.2 101.4 101 101.3 101.3 101.4 101 101.6 101.5 101.7 97.8 101.6 101.1 101.1 96.8 101 101.7 101.6 101.6 101.8 101.3 101.5 101.6 101.9 101.8 101.7 103.5 102.1 101.7 101.3 101.6 101.1 101.3 101.9 101.3 101.2 102.5 103.9 101.6 101 101.5 103.1 101.7 101.5 101.8 101.3 101.8 101.5 101 101.6 101.8 101 101.8 101.2 101.8 101 101.2 101.5 101 101.3 101.5 101.2 101.1 101.9 101.2 101.3 101.5 101.4 101.6 101.1 2 二、1.输入操作： 步骤：〔1〕File——New——Workfile 步骤：〔2〕Start date——End date——OK步骤：〔3〕Object——New Object 步骤：〔4〕Type of object——Pool3 步骤：〔5〕输入全部序列名称 步骤：〔6〕定义各变量点击sheet—输入consume？income？p?4 步骤：〔7〕将表1、2、3中的数据复制到Eviews中 2.估计操作： 步骤：〔1〕点击poolmodel——Estimate 5 得到结果如下：Dependent Variable: CONSUME? Method: Pooled Least Squares Date: 07/21/14 Time: 15:44 Sample: 11016 2002 Included observations: 7 Cross-sections included: 15Total pool (balanced) observations: 105 Variable C INCOME? Fixed Effects (Cross) AH--C BJ--C FJ--C HB--C HLJ--C JL--C JS--C JX--C LN--C NMG--C SD--C SH--C Coefficient 806.6751 0.653338 -94.50854 6101.0132 -18.86465 -200.31017 -246.3712 -54.16421 -31.26919 -392.10144 47.39508 -284.2660 -150.8912 465.490611 Std. Error 221.2143 0.034541 t-Statistic 3.646578 18.91504 Prob. 0.0005 0.0000SX--C TJ--C ZJ--CFixed Effects (Period)11016--C 11017--C 11018--C 11019--C 2000--C 2001--C 2002--C -152.6560 103.9569 311.5193 -59.12373 17.95469 -31.45564 -57.24042 36.24382 -29.26415 122.8854 41011.017 1700.1015 13.12288 13.67895 13.34821 1.455623 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Period fixed (dummy variables) R-squared Adjust。