利用横截面和时间序列的计量模型.pptx

《利用横截面和时间序列的计量模型》 在经济分析中，横截面和时间序列数据的结合是常见的现象，比如分析企业投资需求时，可能会涉及到多个企业的月度或季度数据；研究城镇居民消费时，则可能涉及不同省市的年度消费和收入数据。这种包含了个体（如企业或地区）、指标和时间三个维度的数据被称为时间序列/横截面数据，或称平行数据或面板数据（Panel Data）。这类数据允许我们同时考虑个体间差异和时间动态变化，从而提供更全面的分析视角。 EViews软件为处理这类数据提供了强大的工具。其中，Pool对象是EViews处理时间序列/横截面数据的核心。Pool对象不仅定义了数据结构，还支持对各种模型的估计和结果分析。Pool对象适用于“窄而长”的数据集，即截面成员少但时间跨度长的情况，它侧重于时间序列的分析。 创建Pool对象需要明确截面成员的标识名，例如用简短的缩写表示国家，如USA代表美国，CAN代表加拿大。Pool对象并不直接存储数据，而是描述数据结构，删除Pool对象不会影响原始数据，但对原始数据的修改会影响到Pool中的数据表示。 建立Pool对象的过程包括两步：通过Objects/New Object/Pool…创建Pool，并输入截面成员的标识名称。为序列命名，这一步关键在于将基本序列名与截面识别名称结合。例如，如果Pool中有_JPN, _USA, _UK，且我们想要表示各个国家的GDP，我们可以统一地命名为JPGDP, USAGDP, UKGDP。命名规则需保持一致性，以便于后续的分析和操作。 Pool对象在EViews中既扮演了管理数据结构的角色，又提供了估计模型和分析结果的功能。它可以用于估计变截距模型和变系数模型，这对于理解个体间的异质性和时间动态变化至关重要。对于那些截面成员多而时期少的“宽而短”数据集，EViews提供了Panel工作文件，适用于此类侧重截面分析的场景，可以处理动态时间序列/横截面数据模型。 利用横截面和时间序列的计量模型能更全面地捕捉经济现象的复杂性，而EViews的Pool对象和Panel工作文件则为此类分析提供了有效工具，使得我们可以深入研究个体间的差异以及时间趋势的影响，从而做出更为准确的经济预测和政策建议。