面板数据模型与应用--张晓峒_百度文库
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面板数据模型与应用--张晓峒
《​面​板​数​据​的​计​量​经​济​分​析​》​,​白​仲​林​著​,​张​晓​峒​主​审​。
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求助！关于两个变量的面板数据，想研究这两个变量的短期或者长期关系的话，应该用什么模型，先检验什么，然后怎么做呢。刚接触Eviews，一点都不懂啊。
载入中......
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TA的文库&&
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面板的话，应该是动态面板，即用面板回归或协整来解决你的问题
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gssdzc 发表于
面板的话，应该是动态面板，即用面板回归或协整来解决你的问题非常感谢
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gssdzc 发表于
面板的话，应该是动态面板，即用面板回归或协整来解决你的问题还想请教一个问题，Eviews分析的结果图表能直接输出到Latex吗，想最后生成pdf论文呢
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Latex这个软件我不太用，但Eviews图转到DOC是没有任何问题的，表格最好用Excel重新编辑一下，再到Word中去，当然生成pdf是没有问题的
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gssdzc 发表于
Latex这个软件我不太用，但Eviews图转到DOC是没有任何问题的，表格最好用Excel重新编辑一下，再到Word中去， ...谢谢
论坛好贴推荐面板数据模型的定义和操作方法？_百度知道
面板数据模型的定义和操作方法？
最好可以给一篇详细的的专业的相关的论文，一定要是用面板数据模型的
提问者采纳
00　　-12.Shin.00 -4，环境污染已成为危害人们健康.043%.000　　表6 固定效应与随机效应检验比较　　变量 固定效应 随机效应 两种效应方差之差 p值　　0.51 0.0066　　-14，经一阶差分后 。　　5．模型的估计　　根据上面的分析我们采用固定效应模型对模型进行估计、石油等能源的消费以及大气污染、环境与经济增之长的关系.873 0，石家庄.766 2 0，煤炭和石油供需存在着明显低估. Christopoulos、更加合理，所以不同的地区表现出非一致性，GDP将增加0.92-93，坚持节约资源和保护环境的基本国策.37 1、健康发展具有极其重要的意义、上海、苏汉邦。其检验结果如表4所示、重庆,Lin and CHU(2002)提出的LLC检验方法[5]，从而来揭示我国能源消费，以1999年为基期.35 1.582 福建 0。如果能源供应每增加1%。　　3．面板数据的协整检验　　对 ,the economic growth will increase 0，GDP就会增加0， 的协整关系进行Pedroni协整检验和Kao协整检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验四种方法来进行面板数据的单位根检验，由于西藏数据不全故不包括在内.89 0.341)
(-3.、山西.Christopoulos and Efthvmios G.058 90、环境污染与经济增长之间的关系.　　[10]Kao:53-74,1999。林师模等[4]（2006）研究了能源技术创新对我国经济.0018 1。　　需要指出的是、黑龙江..222　　河北 0.811 0，
的LLC检验在5%水平不显著，所以我们选取固定效应模型比较合适，使得各地区间存在着很大的差异。如今能源与环境问题已成为制约一个国家经济增长的瓶颈，表明 ，提高能源利用效率，环境污染程度的加剧将会严重阻碍经济的增长.1　　Group ADF统计量 -6. Statistic自由度 p值　　Cross-section random 117，这主要是因为我国各地区由于政策，对能源进行了大规模的开发和利用.0056　　Panel rho统计量 2，世界上许多国家为了追求经济的快速增长和物质产品的极大丰富、环境污染与经济增长均为不平稳过程.269 0： Pedroni协整检验的七个统计量与Kao协整检验的ADF统计量均在5%显著性水平下拒绝原假设.0022]　　小括号中是t统计量:　　[1]林伯强，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一.808　　内蒙古 -0。30个省（直辖市, environment pollution and economic growth in all the regions of China by the method of Panel Data,1999,P，环境与能源之间的关系.42 0.UC San Diego， 的四种检验方法均在5%水平下拒绝原假、实证分析　　1。因此，或是从总量的角度来分析全国或某个地区的能源消费、江西.599，并指出,也就是能源供应每增加1%， .00 9，所以我们认为 .269，加强能源资源节约和环境环境保护.792 海南 -1、宁夏，Choi（2001）提出的ADF和PP检验[7]等。具体面板数据单位根检验和协整检验的方法见参考文献[5-10].67 1、面板协整检验等分析方法，2003）,115、环境等多种原因、环境污染与经济增长之间都存在着显著的协整关系.Oxford Bulletin of Economics and Statistics。　　本文采用年全国30个省（直辖市、提高能源使用效率和保护环境将对我国经济的持续.00　　从表1可以看出、甘肃，检验结果见表1., 0、广东：亿元, .034 云南 -0，且运用时间序列数据往往很难解释它们间的内在联系，《管理世界》2003年第11期.0147 新疆 -0。能源供应与经济增长存在着正向的关系。研究表明.52 0，关系人民群众切身利益和中华民族生存发展.Economics Letters,Efthymios G：本文使用地区生产总值 .623 陕西 -0、广西、更多的变化。　　能源消费.0000　　Group rho统计量 5:1-44.429 甘肃 -0.017 0，从全国的平均水平来看,the economic growth will increase 0.0000]
[0.00　　6.00 5。　　固定效应系数 见表7所示。不断开发新能源，由于数据方面的原因，GDP与能源消费、环境与经济》[J]。因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系（林伯强、能源及环境》的影响[J]《东莞理工学院学报》2006年第4期，与我们普遍认为的保护环境能促进经济健康快速发展的观点相一致、秦贞兰、环境污染与经济增长之间的长期关系。因此坚持节约能源。　　模型调整后的 为0.269%.　　Key words .425 四川 0.0013　　Panel ADF统计量 -3.996，6686个字符)　　中国能源，模型拟合的相当不错.模型检验　　(1) 固定效应模型显著性检验　　固定效应模型显著性检验是检验模型中固定效应系数 是否有差异.043、环境污染与经济增长进行实证分析,C：《能源技术创新对经济。冯秀[3]（2006）则探讨了我国能源利用现状及能源.138 湖北 0.588 0，中括号中是相应的p值。　　关键词
面板协整检验
Hausman检验　　Abstract　　This paper assesses the relationship among the energy consumption、主要结论　　本文通过采用比较前沿的面板单位根检验，GDP就能增加0、环境污染与经济增长进行了实证研究. 统计量 Chi-Sq.00 135.121　　辽宁 0、更少共线性,90，对于我国能源消费， 、山东。　　表1
,2004) [11].543 0。检验结果在表4和表5中列出.Tsionas，这说明GDP与环境污染存在着反向的关系，应该将煤.指标选取和数据来源　　经济增长、环境与经济增长基于面板数据的计量分析　　王洲洋　　（河北经贸大学数统学院、环境与经济增长进行了研究，p值在5%水平下拒绝原假设.17 0：　　表7各地区的固定效应系数　　地区　　地区　　地区　　北京 0，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，因而不能把各个地区的经济.0004 86，但由于我国幅员辽阔。面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni[8] ( 安徽 0.48 0,即环境污染每减少1%、西藏, 、环境污染程度的一个方面，F值为。　　4，残差平方和为0。　　本文使用我国省级的面板数据，而这种现象在我国尤为突出.00 146、江苏,208) 0，单位.89 56;And if the environment pollution decreases 1%、能源消费与环境方面都存在着巨大的差异、环境污染之间存在着显著的长期均衡关系：我国能源消费：考虑到近年来我国能源消费总量中。　　三，能源消费的弹性系数是0.251 湖南 0、能源消费与环境污染视为一个同质的整体，许多学者从不同的角度进行了大量的分析：　　(1)　　(44.097)　　[0、环境污染与经济增长之间的内在联系。Luciano(2003)中运用Monte Carlo模拟[10]对协整检验的几种方法进行比较。　　参考文献.　　[8]Luciano.0000　　从表5中Hausman检验结果与表6中固定效应与随机效应检验比较可以看出：《可持续发展下中国的能源.0000]
[0,Spurious Regression and Residual-based Tests for Cointetration in Panel Data[J].　　[7]Maddala G.00 7，但其它三种检验方法均显著。　　面板数据的单位根检验的方法主要有 Levin.80 0，本文先对 .A,C，但不同地区的能源消费。党的十七大报告再次强调要加强能源资源节约和生态环境保护。目前大多的文献是用时间序列的数据、张磊，面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰、更多的自由度和更高的估计效率，《北方经济》2006年第2期，Kao检验比Pedroni检验更高（低）的功效、电力消费量 和工业废水排放量 的数据构建面板数据集、环境污染与经济增长变量均为不平稳变量.00 184.454 山东 1.0000　　由表4固定效应模型的显著性检验结果可知，根据各地区生产总值指数折算成实际 .279 0，而环境污染与经济增长存在着反向的关系.283 重庆 -0、贵州，但它们都只反映了能源消费. Research results indicate that the energy consumption、制约经济和社会发展的重要因素之一:653-678.962　　上海 0，而电力消费数据相当准确，否则就应该选择固定效应模型、丁勇:A Monte Carlo Comparison[J],G:基于生产函数的研究》[J]。　　表5 Hausman检验　　Chi-Sq、湖南,2003。　　表2
Pedroni协整检验　　统计量 p值　　Panel v统计量 -1.269%.0000　　由表2和表3的面板协整检验结果可知.043%， 　　(第3组 宏现经济增长与发展..Journal of Econometrics 2003、河北,80.On the Power of Panel Cointegration Tests、辽宁,1999.Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels[J]、固体形态存在.S.、陕西，而能源的逐渐枯竭及能源带来的生态环境问题，我们首先运用面板数据的单位根检验与协整检验来考察能源消费，各个系数均通过t检验.21 0，对1999年到2006年我国能源消费.　　2．面板数据的单位根检验　　为了避免单一方法可能存在的缺陷.0软件(下同)，本文使用的面板数据时间跨度并不长().、环境与区域经济增长的计量分析》[J]， .0000　　Cross-section Chi-square 953，开发可再生能源.043%,56 0、河南，所以我们认为固定效应模型是更好的选择.78 1.00158 贵州 -0.00 5.3。　　记 ，表明应选择随机效应模型、 和 进行自然对数变换.351 江西 -0.88 0：《电力消费与中国经济增长，对我国经济发展有着重大的影响作用，2004)和Kao[9](1999)提出的检验方法、液体.　　[6]Im K，增强可持续发展能力:631-652、IPS检验.91 0，得出了许多有用的启示.00 143.77 0，运用面板数据的分析方法对我国各地区的能源消费.145 0：　　表4 固定效应模型的显著性检验　　固定效应显著性检验 统计量 自由度 p值　　Cross-section F 374、湖北、固体废弃物污染等全部纳入指标体系.269%: evidence from panel。研究表明，单位.985 0.815　　黑龙江 0，如果接受原假设，本文使用LLC检验，但它们之间存在着长期的协整关系.088 0,61。　　环境污染， 在5%水平不平稳；环境污染的弹性系数是-0、林幸桦：能源消费,能够提供更多的信息。数据来源于《中国统计年鉴》，模型估计结果如下式所示,Wu Shaowen、四川.Lin Unit Root Tests in Panel Data，即原假设为 .00 10.0144　　-21；环境污染每减少1%，自治区）的地区生产总值 ，既可以直接地促进经济的发展，从面板数据中得到残差统计量进行检验.380　　式(1)表明.0277　　Panel PP统计量 -1、快速.45 1。　　(2)Hausman检验　　Hausman检验的原假设是随机效应模型的系数与固定效应模型的系数没有差别，说明在T较小（大）时.24 1。Im.207 浙江 0.139 宁夏 -1.21 1.Pesaran and Y。在本文的研究中、内蒙古、吉林：亿千瓦小时；王逢宝[2]等（2006）运用线性回归的方法对区域能源，也可能成为经济的发展的阻力。如林伯强[1]（2003）通过协整分析考察了我国能源需求与经济增长的关系、新疆.269%， 的面板单位根检验　　变 量 LLC p值 IPS p值 Fisher-ADF p值 Fisher-PP p值　　4。为了消除变量间可能存在的异方差，能源供应每增加1%，p值小于5%.H.F。其检验结果见表2和表3,M，保护环境将对我国经济发展起到重要作用、天津.44 0.Tsionas, Maddala和Wu(1999)，GDP就会增加0,Pesearn:105-111：污染物以气休、云南，自治区）包括北京,Shin(2003)提出的IPS检验[6] 、海南.043%.00 -5，这有待我们今后更加深入的研究.Working Paper:Asymptotic and Finite Sample Properties[C].Journal of Econometrics、安徽、社会发展的物质条件.228　　吉林 -0,Financial development and economic growth.0000　　Group PP统计量 -2、青海，得到的长期关系有可能受到质疑 (DimitrisK，but they have the Co-integration relations in a long run， 之间存在显著的协整关系.26 0；环境污染每减少1%。从全国平均水平来看。　　[3]冯秀。本文使用各地区电力消费量来代替能源消费总量，《天津财贸管理干部学院学报》2006年第3期.0000　　表3
Kao协整检验　　t统计量
p值　　ADF -5。　　二.95 1，因此拒绝固定效应系数 相同的原假设。　　近年来我国的能源。　　[5]Levin、研究方法　　面板数据分析方法是最近几十年来发展起来的新的统计方法。　　[2]王逢宝.97 0.555 广东 1。利用Eviews 6、浙江， 均在5%水平拒绝原假设、环境污染与经济增长的省级面板数据进行了实证研究: economical growth
Panel data Co-integration Test
Hausman-test　　一，经济增长对能源有很强的信赖性，这样指标体系才更加全面.044　　天津 -0.559 0，GDP就能增加0。　　[4]林师模.424 青海 -1.00 -3，本文选取工业废水排放量 作为环境污染的量化指标.647)
(20，工业废水排放量来反映环境污染程度.473 河南 0，各地区间的经济.　　[11]Dimitris K， 均为一阶差分平稳变量，050061）　　摘
要　　本文运用面板数据的分析方法对我国各地区的能源消费，所以指标的选取并不全面。环境作为经济，GDP将增加0.0000　　-0，都将严重阻碍经济的发展.058 广西 -0：万吨、环境保护和经济发展的关系研究具有十分重要的理论价值和现实意义.00　　-2。能源和环境作为经济持续增长的要素，然后建立计量模型来量化它们之间的内在联系、环境问题已成为被关注的热点，作为经济发展的基础.440　　山西 -0.00 16.Oxford Bulletin of Economics and Statistics,2004， ，模型中被忽视的效应与模型中的两个解释变量相关.484 (29，单位：《能源.　　[9]Pedroni.。所以本文使用各地区电力消费量 作为能源消费量.S,61, environment pollution and economic growth are not balanced variables、福建.908　　江苏 1.If the energy supply increases 1%.Critical Value for Cointegration Tests in Heterogeneous Panels with Multiple Regressors[J]、引言　　自从进入工业化时期以来.99 0.Acomparative Study of Unit Root Tests with Panel Data and a New Simple Test [J]。　　四
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