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固定效应模型的估计原理说明 - 图文

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  • 2025/6/21 13:16:28

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从估计结果可以看出,对于32个省市来说,虽然它们的城镇居民消费倾向相同,但是其城镇居民的自发消费存在显著的差异,其中重庆的城镇居民自发消费最高,其次为西藏、北京、广东;城镇居民自发消费最低的是江西,其次是河南、山东。

注意几点:

(1) 个体固定效应模型的EViews输出结果中也可以有公共截距项;

(2) EViews输出结果中没有给出描述个体效应的截距项相应的标准差和t值。不认为截

距项是模型中的重要参数。

(3) 当对个体固定效应模型选择加权估计时,输出结果将给出加权估计和非加权估计两

种统计量评价结果。

(4) 输出结果的联立方程组形式可以通过点击View选Representations功能获得。 (5) 点击View选Wald Coefficient Tests…功能可以对模型的斜率进行Wald检验。 (6) 点击View选Residuals/Table,Graphs,Covariance Matrix,Correlation Matrix功

能可以分别得到按个体计算的残差序列表,残差序列图,残差序列的方差协方差矩阵,残差序列的相关系数矩阵。

(7) 点击Proc选Make Model功能,将会出现估计结果的联立方程形式,进一步点击

Solve键,在随后出现的对话框中可以进行动态和静态预测。

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25 从估计结果可以看出,对于32个省市来说,虽然它们的城镇居民消费倾向相同,但是其城镇居民的自发消费存在显著的差异,其中重庆的城镇居民自发消费最高,其次为西藏、北京、广东;城镇居民自发消费最低的是江西,其次是河南、山东。 注意几点: (1) 个体固定效应模型的EViews输出结果中也可以有公共截距项; (2) EViews输出结果中没有给出描述个体效应的截距项相应的标准差和t值。不认为截距项是模型中的重要参数。 (3) 当对个体固定效应模型选择加权估计时,输出结果将给出加权估计和非加权估计两种统计量评价结果。 (4) 输出结果的联立方程组形式可以通过点击View选Representations功能获得。

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