用Eviews做面板模型协整分析时距离这些不变的变量如何处理

方法如下：
步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）
按照正规程序，面板数据模型在回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。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。
认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。
因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。
单位根检验方法的文献综述：
在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。
Levin et al (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250 之间,截面数介于10～250 之间) 的面板单位根检验。Im et al (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。
由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。

Parameter Starting Values
Unless otherwise instructed, EViews will initialize all parameters to the current values in the
corresponding coefficient vector or vectors As in the system object, you may override this
default behavior by specifying explicitly the desired values of the parameters using a PARAM
or @PARAM statement For additional details, see “Starting Values” on page 315
这是eviews 6 user guide Ⅱ page 393 的一段，我理解是就算不设初始值，eviews会按一定的模式计算。我找到高铁梅的蓝书的工作文件（网上有下载），把所有初始值设定都删了，基本上结果是不变的。
当然初始值得设定， 有详细的介绍，感觉还是靠谱的。
转述一下：在网上看到好多同学说遇到在做卡尔曼滤波时候的一些关于状态方程参数如何确定的问题，这也是我最近遇到的问题。我这两天刚好在写一篇关于货币错配方面的论文，然后想把这个状态空间模型运用到研究中。我是eviews的初学者，这也是第一次建模型。不过按参数Z检验等一些数据来说，模型建立还是蛮成功的。所以我想把模型建立的方法在坛上说说，希望达人能够给予我一些批评和建议，也给想建模型的童鞋一点点启发。
首先来说，要建立状态空间模型。一个量测方程，一个状态方程。由于我有三个自变量，假设模型为
@signal lnaecm=c(1)+sv1lnfer+sv2lne+sv3ex+[var=exp(c(2))] c(1)和c（2）的确定要用ls回归的数据确定 c(1)就是ls的截距项，c(2)就是 log(残差平方和/数据的个数)
接下来看状态方程 @state sv1=c(3)+c(4)sv1(-1)+[var=exp(c(5))]
@state sv2=c(7)+c(8)sv2(-1)+[var=exp(c(9))]
@state sv3=c(10)+c(11)sv3(-1)+[var=exp(c(12))]
三个状态方程的系数确定其实都是类似的，我只对第一个来说。网上说这个系数是经验确定的，确实是这样，不过经验也应该有个方法。看了好多的书，发现高铁梅老师的书里确定的方法还是很管用的。她在一篇文章关于钢材的文章中直接定义@state sv1=sv1(-1),我说不上来理由，不过在我建立的模型中，sv1的AR（1）模型中的系数确实都非常的接近于1，也许可以直接这么建立吧。
不过我使用的方法是先给c(3) c(4) c(5) 赋值：c(3)=0005 c(4)=09 c(5)= -9。用这三个数值建立回归@state sv1=0005+09sv1(-1)+[var=exp(-9)]，这个状态方程，我们可以导出sv1的预测值。就是从proc中的make state series中导出。然后再将导出的sv1f序列建立AR(1)的方程。sv1f=c(13)+c(14)sv1f(-1)+[var=exp(c(15))]，观察各个数据的t检验值，来判断c13-15的值，再将如此得出的数值，重新赋值到原状态方程的c3-5中。”

EVIEWS为我们提供了基于WINDOWS平台的复杂的数据分析、回归及预测工具，通过EVIEWS能够快速从数据中得到统计关系，并根据这些统计关系进行预测。EVIEWS在系统数据分析和评价、金融分析、宏观经济预测、模拟、销售预测及成本分析等领域中有着广泛的应用。EVIEWS *** 作手册共分五部分：
第一部分：EVIEWS基础 —— 介绍EVIEWS的基本用法。另外对基本的WINDOWS *** 作系统进行讨论，解释如何使用EVIEWS来管理数据。
第 1 页
第二部分：基本的数据分析 —— 描述使用EVIEWS来完成数据的基本分析及利用EVIEWS画图和造表来描述数据。
第三部分：基本的单方程分析 —— 讨论标准回归分析：普通最小二乘法、加权最小二乘法、二阶最小二乘法、非线性最小二乘法、时间序列分析、方程检验及预测。
第四部分：扩展的单方程分析 —— 介绍自回归条件异方差（ARCH）模型、离散和受限因变量模型、和对数极大似然估计。
第五部分：多方程分析 —— 描述利用方程组来估计和预测、向量自回归、误差修正模型、状态空间模型、截面数据 / 时间序列数据、及模型求解。
第 2 页
第二章 EVIEWS简介
§21 什么是EVIEWS
EVIEWS是在大型计算机的TSP (Time Series Processor) 软件包基础上发展起来的新版本，是一组处理时间序列数据的有效工具，1981年QMS (Quantitative Micro Software) 公司在Micro TSP基础上直接开发成功EVIEWS并投入使用。虽然EVIEWS是由经济学家开发的并大多在经济领域应用，但它的适用范围不应只局限于经济领域。EVIEWS得益于WINDOWS的可视的特点，能通过标准的WINDOWS菜单和对话框，用鼠标选择 *** 作，并且能通过标准的WINDOWS技术来使用显示于窗口中的结果。此外，还可以利用EVIEWS的强大的命令功能和它的大量的程序处理语言，进入命令窗口修改命令，并可以将计算工作的一系列 *** 作建立成相应的计算程序，并存储，则可以通过直接运行程序来完成你的工作。
第 3 页
§22 启动和运行EVIEWS
EVIEWS4提供了一张光盘。插入光驱既可直接安装，并直接在桌面上建立图标。但是在第一次使用前，EVIEWS4要求你在网上注册。
在WINDOWS下，有下列几种启动EVIEWS的办法：单击任务栏中的开始按钮，然后选择程序中的EVIEWS4进入EVIEWS程序组，再选择EVIEWS4程序符号；双击桌面上的EVIEWS图标；双击EVIEWS的workfile 或database文件名称。
§23 EVIEWS窗口
第 4 页
EVIEWS窗口由如下五个部分组成：标题栏、主菜单、命令窗口、状态线、工作区。
标题栏：它位于主窗口的最上方。你可以单击EVIEWS窗口的任何位置使EVIEWS窗口处于活动状态。
主菜单：点击主菜单会出现一个下拉菜单，在下拉菜单中可以单击选择显现项。
命令窗口：菜单栏下面是命令窗口。把EVIEWS命令输入该窗口，按回车键即执行该命令。
状态线：窗口的最底端是状态线，它被分成几个部分。左边部分有时提供EVIEWS发送的状态信息；往右接下来的部分是EVIEWS寻找数据和程序的预设目录；最后两部分显示预设数据库和工作文件的名称。
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Eviews *** 作讲义联系客服
发布时间 : 2023/2/7 10:16:42 星期二 文章Eviews *** 作讲义更新完毕开始阅读
EViews软件 *** 作讲义
讲解人:薛亚楠(15927069086)
第一部分 EViews 软件简介
一、EViews软件与SPSS软件的比较
（一）理论基础不同
1EViews（1981年推出）是Econometrics Views的缩写, 它的本意是对社会经济关系
与经济活动的数量规律,采用计量经济学方法与技术进行“观察”，理论基础为计量经济学；
2SPSS（Statistical Package for the Social Science）（1984年推出）———社会科学统计软件包是世界最著名的统计分析软件之一。该软件包的理论基础为各种统计分析方法，包括描述统计分析、主成分分析、因子分析、聚类分析等等。
（二）功能不同
1EViews拥有数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测和模拟六大类功能，是
对计量经济学研究中的估计模型、检验模型以及运用模型进行预测进行软件 *** 作；
2SPSS包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等统计分析功能，主要是针对统计理论中的描述统计、探索性数据分析和多元分析理论的应用。 （三）实际应用方面的一些不同
1数据的输入:
①EViews需要先将工作文件的结构界定好,然后再进行相关的数据录入或者导入 *** 作,
这样可以节省样本的变量个数,如时间序列样本的标识符(年份)就可以直接确定好了,只需要将年份作为一个变量引入；
②SPSS的数据输入则类似EXCEL *** 作,较简单，但是如果要在已有数据基础上生成新的数据则比较麻烦，如取对数、差分等。 2回归的处理过程:
①EViews对模型的回归只能直接进行线性回归，如果要拟合非线性的模型则需要取对数等方法进行变形处理使其变为线性的；
②SPSS在这方面就比较好，对于不同的方程形式都可以进行菜单 *** 作。 3输出结果显示
①EViews一次只能显示一次回归结果,但是可以从不同的视角来分析结果,如针对残差项的图表分析(残差图)以及检验(单位根检验)等 ②SPSS则可以保存多次分析结果，但是它很难与一般办公软件如OFFICE直接兼容,在撰写调查报告时往往要用重新绘制相关图表。 （四）适用的数据类型不同
1EViews主要用于分析时间序列数据和面板数据;
2SPSS主要用于分析横截面数据。
二、EViews软件的理论基础:计量经济学 三、EViews软件的基础知识
(一)安装
1选择EViews的安装程序图标运行(序列号为demo,注册名为sailjeff); 2将eviews6key的安装程序图标复制到安装目录下运行;
3,运行EViews6update程序以及Eviews6reg进行升级和注册即可。 (二)启动
1单击任务栏中的开始按钮,选择程序中的EViews 6的程序图标(第一个)； 2双击桌面上的EViews 6的图标；
3如果有已经存在的工作文件,则双击工作文件图标也可以进入。 (三)窗口
1标题栏：主窗口的最上面（工作文件窗口中的显示工作文件名以及保存路径）； 2主菜单：方便的实现很多 *** 作；
3命令窗口：把EViews命令输入该窗口，按回车键即可以执行命令；命令可以使用复制粘贴功能；
4工作区：可以显示多个目标窗口；目标窗口在此可以通过拖动四边改变大小；活动
的窗口为深色；
5状态栏：分为四个部分，依次为发送的状态信息（有时会存在）、查找数据的预设
目录、预设的数据库和工作文件名称。 (四)两个基本概念
1对象
①对象是EViews的核心,是相关信息和 *** 作的集合体；
②可以分为不同的类型，主要有数据、方程(估计的结果)、图表和矩阵等。 2工作文件
工作文件就是一系列对象的集合，一个工作文件可以包含多个工作文件页，一般的为一个工作文件页。 (五)工作文件的相关 *** 作
1创建工作文件:从主菜单中选择File/New Workfile ,打开Workfile Create对话框
①最左边的描述数据结构的基本结构,如果是时间序列的话可以选择Dated-regular frequency,面板数据则选Balanced Panel,其他情况选择Unstructured; ②右上边的选项则是根据不同的数据结构所设置的; ③右下角则是对工作文件以及工作文件页进行的命名。
2工作文件窗口
①标题栏：显示工作文件名以及保存路径，若未被保存，则在路径中显示的文件名为UNTITLED；
②工具栏：菜单 *** 作;
③信息栏：显示工作文件的范围、当前样本数（被用于计算和统计 *** 作的观测值的范围）以及显示规则；（可以双击进行改变）
④工作区：工作文件页的所有内容。
3工作文件的保存
①工作文件的保存：主菜单上选择File/Save as或者Save ；工具栏上单击Save; ②扩展名为wfl;当重写工作文件的时，系统会保留备份文件，扩展名的首个字母变为~;
(六)对象的相关 *** 作
1创建对象:
①Object/New Object,打开New Object对话框
Type of object：选择新建对象的类型(主要用的是series-序列对象)； Name for object：输入对象名。
②单击主窗口中Quick/Empty Group,将鼠标移至对应列的obs行,输入序列名即可；
③单击主窗口中Quick/Generate Series 或者工作文件工具栏中的Genr利用算数运
算和函数给数据序列赋值，例如定义变量等于滞后指标（Y(-1)）或者差分（D(Y,2)）。 2打开对象
①选定要打开的对象,双击 *** 作；
②使用主菜单上的Quick/Show或工作文件工具栏中的Show,在对话框中输入要打开的对象名字。
3固化对象:Object/Freeze Output 或者工具栏中的Freeze (七)数据的输入 1键盘输入；
2复制粘贴：主菜单上的Edit/Copy、Edit/Paste；（注意粘贴的时间区间要和表单中
的时间区间一致）；
3导入EXCEL数据：单击主菜单中的File/Import/Read Text-Lotus-Excel或者工作文件工具栏中的Proc/Import/Read Text-Lotus-Excel;
①只有正确的设置数据开始单元，才能使得新建的数据文件与原来的Excel文件的时间区间保持一致；
②键入和Excel文件的列相应顺序的序列名。 第二部分 EViews软件的应用 一、回归分析
(一)数据处理总思路
第一步，要对序列做散点图观察相关序列的走势，选择合适的模型形式以及估计方
法； 第二步，对样本回归函数做估计；
第三步，经济意义的检验（是否符合经济理论或者实际情况）和统计检验（拟合优
度、方程以及参数的显著性检验）；
最后，就是写出模型，利用模型进行分析和预测。 (二)经典回归模型
1一元线性回归模型（练习题21P64）
①回归的 *** 作方法：
方法1：单击主窗口上的Quick/Estimate Equation,在Estimate Specification对话框中,
首先选择估计方法,然后输入被解释变量、常数项和解释变量，点击OK即可；
方法2：在命令框中直接输入“LS Y C X”，按回车，即可出现回归结果。 ②得到回归结果以后, 可以通过点击工具栏中的Resides直观地观察到回归结果。 2多元线性回归模型(例33 P99) (三)回归模型的扩展
1多重共线性(例46 P127)
①诊断:观察模型的系数符号是否与预设的相同,相关关系表(Quick/Group
Statistics/Correlations)
②处理:逐步回归(在回归方法中直接选择STEPLS,并且在OPTION中设定好变量筛选的准则以及进入模型的变量个数即可, 2异方差(案例分析 P141)
①诊断:
方法一:残差图:产生新序列E2=RESID^2,做X对E2的散点图,先选的为横轴变量 方法二:G-Q检验和White检验(View/Residual Tests/Heteroskedasticity Tests/OK)
②处理:加权最小二乘法(三种权重进行实验,观察可决系数的变化)
3自相关(例64 P178采用广义差分法)
①诊断:残差图(产生新序列E1=resid E2=E1(-1)观察散点图)和DW值(经验:2附近为无自相关,小于为正相关,大于为负相关)
②处理:广义差分法(引入一期滞后变量,使得残差无自相关,利用OLS进行回归估计) 第一步，对e和e(-1)做回归得到相关系数; 第二步，利用相关系数构造广义差分方程。 4虚拟解释变量回归模型(案例分析P234) ①诊断:相关图(观察转折点和阶段性特征)
②处理:加入虚拟变量(通过改变样本区间)加法和乘法两种方式 (四)其他回归模型
1分布滞后模型(案例分析P199)
①诊断:模型中出现了解释变量的有限滞后阶数
②处理:阿尔蒙多项式估计(PDL):在回归方程中的解释变量中添加PDL(序列名,滞后
长度,多项式阶数,数字码)
其中,数字码用1,2,3表示,分别为施加近端约束(解释变量对被解释变量的前期值没
有影响),施加远端约束(影响在k期之后截止),施加两个约束,如果不限制,可以省略;多项式的阶数要小于滞后长度(减少待估参数的个数),一般取得较低,2或3,很少超过4。
2自回归(例75P201)
①诊断:模型中出现了解释变量的无限滞后阶数转化为被解释变量的滞后项； ②处理:在回归方程的解释变量中添加被解释变量的滞后项即可 二，联立方程组模型（例表112P313）
(一)模型的识别性
首先,写出模型的结构型的标准形式,由此列出标准形式的系数矩阵;
其次,对含有未知参数的方程利用阶条件(充分条件)和秩条件(必要条件)进行识别。
阶条件:当没有包含在第i个方程的中的前定变量个数大于或等于出现在该方程
中的内生变量个数减1,则该方程可能识别,其中大于表示可能过度识别,而等于是可能恰好识别,小于则是可能不可识别。
秩条件:当且仅当一个方程所不包含的变量的参数矩阵的秩等于模型内生变量总个数减1时,该方程可以识别。
(二)模型的估计：
1对于恰好识别方程，用间接最小二乘法(ILS)、工具变量法(IV)；
2对于过度识别方程，用二段最小二乘法(TSLS)、三段最小二乘法(3SLS)等； 3对于不可识别方程，则不能估计其结构型参数。 (三)EViews *** 作过程:
1间接最小二乘法:分别估计简化型样本的回归函数，写出简化型模型的估计式，利用简化型和结构型的系数之间的关系求解即可。
2二段最小二乘法:
首先，在Method中选择TSLS；
其次，第一个对话框用于写要估计的方程,第二个对话框用于写模型中所有的
前定变量(注意截距项也是前定变量)；
最后，根据系数写出方程。
三、时间序列分析(例105P286将前三期数据删掉了)
(一)单位根检验
1观察相关图判断是否滞后阶数：View/ Correlogram；
（判断标准:如果不存在,则各阶滞后的自相关和偏相关值都接近于零）
2单位根检验：View/Unit Root Test对上面得到的阶数进行单位根检验，若此滞后阶
序列不是单位根过程，而之前阶均为单位根过程，则可确认为该序列的单整阶数。
(二)协整关系检验
1前提：确定两个时间序列为同阶单整（至少为一阶）；
2过程：对这两个序列做回归估计,然后对其残差序列进行单位根检验(因为软件不能对残差直接进行检验,需要另外生成一个残差序列)；
3判断：若回归方程的随机扰动项为平稳的，则证明两个变量之间存在协整关系。
（注意：需要再新建序列进行随机扰动项的单位根检验）。
(三)误差修正模型
1做法：利用被解释变量的差分项对解释变量的差分项以及随机扰动项的滞后项做
回归；
2表示：差分表示---D();滞后项表示---E(-1)。
第三部分 EViews 软件的课外学习 一、 时间序列分析(张晓峒老师的讲学课件) 二、 面板数据分析(张晓峒老师和白仲林老师的讲学课件) 三、 推荐书籍
THANK YOU!

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