EViews教程：理解并操作Pool中的解释变量

"这篇教程是关于Eviews软件在处理时间序列和截面数据模型时的应用，特别是解释变量的设定。Eviews允许用户处理合并的时间序列/截面数据，这种数据通常被称为面板数据或Pool数据。Pool对象是Eviews中处理这类数据的核心，它包含了截面成员的名称列表，但并不存储实际数据，而是对数据结构的描述。" 在Eviews中，处理时间序列/截面数据的关键在于解释变量的设置。解释变量分为两类：常见系数和截面特定系数。这两类变量在模型估计中有不同的作用和表现。 1. **常见系数** (Common coefficients): 用户在"Common coefficients"栏中输入的变量，其系数在所有截面成员中保持一致。例如，如果输入变量F?和S?，Eviews将为这两个变量估算一个共同的系数，无论在哪一个截面，它们的系数都是相同的，并且结果将以F?和S?的形式呈现。 2. **截面特定系数** (Cross-section specific coefficients): 这类变量在"Cross-section specific coefficients"栏中输入，意味着每个截面成员会有自己独特的系数。对于输入的F?和S?，Eviews会为Pool中的每个截面估计不同的系数，并用截面成员的标识名与变量名之间用下划线连接来标记，如_F_GM, _F_CH等。这样，如果Pool中有5个截面成员，每输入一个变量就会生成5个系数，因此，对于N个截面成员和M个变量的模型，将产生N*M个系数。 创建Pool对象的步骤包括定义截面成员的识别名称。在这个示例中，Pool对象包括5家企业（CM, CH, GE, WE, US）和3个变量（I, F, S），每个企业对应20年的观测值，构成了一个150个观测值的数据集。要创建Pool，用户需要通过Objects菜单选择New Object，然后选择Pool...，并在弹出的窗口中输入各个截面成员的标识名称。 Eviews通过Pool对象提供了强大的工具来管理和分析时间序列/截面数据，使得研究者能够更有效地处理具有多个截面和时间维度的数据，从而进行更深入的统计建模和估计。正确理解和应用这些概念对于处理面板数据至关重要，特别是在经济和金融领域，其中往往涉及到多个实体在多个时间点的数据。