5.固定效应变系数模型（OLS法） 模型形式为 其中：ai为29个省市的自发消费倾向，bi为边际消费倾向，两者用来反映省市间的消费结构差异。 EViews估计方法：在Common coefficients（系数相同）选择窗保持空白；在Cross section specific coefficients（截面系数不同）选择窗填入YD?；在Intercept（截距项）选择窗中选Fixed effects；其余选项同上。固定影响变系数模型输出结果如表11.5.10。 表11.5.10 固定影响变系数模型估计结果

面板数据模型的预测。 以个体固定效应模型为例，在 EViews 9 个体固定效应回归结果窗口点击 Proc 键，选 make model 功能，将打开一个对话窗。点击 solve 键。在打开的对话窗中可 以 选择静态预测 。如果是动态模型，还可以 选择动态预测 。预测操作结束后，在工 作文件中 将自动生成一组带后缀 0 的变量紧跟在相应变量的后面 。 注意： （ 1 ） 个体固定效应模型的 EViews 9 输出结果中有公共截距项。 写输出结果时， 应与个体常数项相加才是相应个体的常数项的值。 （ 2 ）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 加权估计两类统计量评价结果。 （ 3 ）在选择个体固定效应模型条件下，在 Regressors and AR() Terms （回归 变量与 AR 项）选项框中填不填 c 输出结果都会有公共常数项出现。 （ 4 ） 估计个体固定效应模型时， 如有必要， 可以在 Regressors and AR() Terms （回归变量与 AR 项）选择区的相应选择框中填入 AR 项克服自相关。 （ 5 ） 估计个体时点双固定效应模型和时点固定效应模型时， 不可以加 AR 项。

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针对现有动态面板数据分析中存在偶发参数和没有考虑模型参数的不确定性风险问题,提出了基于Gibbs抽样算法的贝叶斯随机系数动态面板数据模型。假设初始值服从平稳分布,自回归系数服从Logit正态分布的条件下,设计了Markov链Monte Carlo数值计算程序,得到了模型参数的贝叶斯估计值。实证研究结果表明:基于Gibbs抽样方法的贝叶斯动态面板回归模型能有效地揭示跨截面滞后变量对响应变量的位置、尺度和形状的影响。

关于计量经济学中的面板模型的建模方法及处理的介绍，与大家共同分享，一起进步。

（2）面板单位根检验 在工作文件窗El中打开CP变量的15个数据组，点击View键，选Unit Root Test功能(如图11.3.8)，打开Group Unit Root Test对话框如图11.3.9，共有6个选项区。 图11.3.8

下面介绍假设检验的F统计量的计算方法。 首先计算变截距、变系数模型(11.1.6)的残差平方和S1。如果记

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动态面板数据模型及Eviews实现 Eviews常用面板回归模型案例实战 Eviews写入面板数据② Eviews写入面板数据① 模型介绍 动态面板数据模型，即面板数据模型的解释项 中纳入 被解释变量 的滞后项，以反映动态滞后效应。 参数估计方法 GMM广义矩估计 数据准备 1998-2017年中国30个省数据 因变量：afdi 自变量：age open labor Eviews实现 ！数据录入方式与面板模型数据录入方式不同 1、file-new-workfile 2、右键-new object-series-因变量afdi 3、把自变量按照2步骤进行，并导入相应数据 4、建立模

计量经济 面板数据 主要是协整检验 单方跟检验 混合模型检验 固定效应随机效应检验 hausman检验