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面板数据序列相关性 关于用eviews对面板数据进行异方差、序列相关和多重共线性检验的问题?

2021-04-08知识5

相关性分析要分年做吗? 不需要分年做,直接做就可以了.相关分析最少不能少于两个数据,当然数据越多越好.

时间序列数据、横截面数据和面板数据三种数据,哪种更容易产生序列相关问题?请举例说 面板数据(Panel Data)是将截面数据和时间序列数据综合起来的一种数据类型,该数据。

面板数据模型估计一般要做哪些步骤 步骤一:2113分析数据的平稳性(单5261位根检验)。按照正规程序,4102面板数据模型在回1653归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出,一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对这些数据进行回归,尽管有较高的R平方,但其结果是没有任何实际意义的。步骤二:协整检验或模型修正。情况一:如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的,那么我们可以进行协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列,其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。因此协整的要求或前提是同阶单整。步骤三:面板模型的选择与回归。面板数据模型的选择通常有三种形式:一种是混合估计模型(Pooled Regression Model)。如果从时间上看,不同个体之间不存在显著性差异;从截面上看,不同截面之间也不存在显著性差异,那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法(OLS)估计参数。一种是固定效应模型(Fixed Effects Regression Model)。如果对于不同的截面或不同的时间序列,模型的截距不同,则可以采用在模型中添加虚拟变量。

#面板数据序列相关性

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