第十章 时间序列截面数据模型

第十章 时间序列/截面数据模型

例如，要检验上例中序列CS对应的各省市均值的等同性，只需打开序列CS，然后选择“View/Test for Descriptive Statistics/Equality Tests by Classification…”，在“Series/Group for Classify”项的输入框中输入分类序列名FCODE，单击OK，EViews就会算出地区分类下的序列CS的相应检验结果。值得注意的是，此种检验一般用于截面成员的数量相对较少，而各截面观测值的数量相对较多的情况，而对于截面成员较多、各截面观测值较少的情况，一般不做这种类型的检验。同样，如果要检验各时期均值间的等同性，可以调出相应的对话框并输入DATEID作为分类依据的序列。

在面板工作文件中我们虽然可以对堆积数据进行多种分析和处理，但是对于堆积形式的序列的处理仍具有一定的局限性，例如，我们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。

6、模型估计举例

下面以本章介绍的29个省市居民消费结构的固定影响变截距模型为例，介绍面板工作文件中变截距时间序列/截面数据模型的建立和估计。

以序列CS为因变量，以序列YD为解释变量建立方程，对方程面板结构说明页设置如下：

对于该方程我们采用GLS法对模型进行估计，加权方式为选择Cross—section weights，即允许模型存在截面异方差，单击“确定”后，EViews给出了相应的估计结果。

估计结果输出的上半部分为：

49

第二部分 基本单方程分析

在输出结果的最上边EViews给出了因变量、估计方法以及样本的信息。接着在下面给出了解释变量对应系数的估计结果。需要指出的是在该估计结果中，并没有直接给出固定影响的具体估计值。我们可以通过在方程对象下选择“View/Fixed/Random Effects/Cross-section Effects…”来查看相应的固定影响估计值。

需要指出的是，此处Eviews给出的固定影响仍然是不含总体均值的个体影响，其反映的是各截面个体对总体平均状态的偏离。

50