2022 EVIEWS面板数据分析实战教程：平稳性检验与建模

在"详细的EVIEWS面板数据分析操作2022优秀文档.ppt"中，该章节详细介绍了如何在EVIEWS软件中进行面板数据（PanelData）分析，这是一种处理具有横截面（企业）和时间序列（年度）数据的研究方法。以下步骤对数据分析过程进行了深入讲解： 1. **数据录入**：首先，用户需要导入实例数据，如五家企业的总投资、前一年市场价值等三个变量的数据，这些数据跨越1935年至1954年的20个年度。数据包括通用汽车公司（GM）、克莱斯勒公司（CH）、通用电器公司（GE）、西屋公司（WE）和一个美国企业（US）。有两种方式录入数据，但方式二的有效性需要进一步验证。 2. **平稳性检验**：这是数据分析的关键步骤，通过单位根检验来确认数据是否具有平稳性。这有助于确保模型的稳健性，避免虚假回归或伪回归。EVIEWS提供了多种检验方法，如LLC、Breitung、Hadri（适用于同阶一阶自回归模型，通常认为Hadri检验在某些情况下是稳定的）、IPS（Imputation and Projection Specification）、ADF-Fisher（Augmented Dickey-Fuller-Fisher）、以及PP（Phillips-Perron）检验。 - 不稳定序列（除了Hadri外）可能需要对数据进行差分处理，使其达到平稳状态。 3. **模型选择**：在确认数据平稳性后，根据检验结果选择适当的分析途径。如果数据经过处理后仍然不稳定，可能需要考虑不同的模型，如协整模型，以探索长期关系。 4. **协整检验**：对于可能存在长期关系的变量，需要进行协整检验，以确定是否存在长期均衡关系，这对于估计长期参数非常重要。 5. **回归模型**：最后，基于平稳或协整后的数据，构建面板数据回归模型，以便于分析各变量之间的因果关系或影响。 本章内容详细指导了EVIEWS用户如何有效地进行面板数据分析，从数据预处理到模型构建，每个环节都包含实操步骤和理论依据，旨在帮助读者掌握面板数据模型的应用技巧。