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2 2面板数据模型的估计(第1页)

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2.2面板数据模型的估计

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在Pool窗口中点击菜单Proc→Estimate,弹出如图126所示对话框。

图126

在图126的对话框上部,Depe variable表示输入被解释变量,可以是一个变量名,也可以是一个表达式,在此例中输入cp?。

在对话框的右部,在os中输入系数相同的解释变量,如31个省市收入对消费的系数是相同的,则在这项中输入y?。

在Cross-se specific中输入横截面变斜率解释变量,如要建立变斜率的收入消费模型,即对于不同省市,收入对消费的斜率是不同的,则在此项中输入y?。

而Period specific中是输入斜率随时间而变化的变量。

在对话框的左部Estimatiohod中的选择项是针对截距项的:

(1) Cross-se:表示截距项在横截面个体上的变化。

点击下拉菜单,可有三个选项:None(表示截距项在横截面个体上没有变化,即各横截面个体的截距项是相同的);Fixed(表示个体固定效应);Random(表示个体随机效应),如图127所示。

图127

(2) Period:表示截距项在时间上的变化。

点击下拉菜单,可有三个选项:None(表示截距项在时间上没有变化,即各时期的截距项是相同的);Fixed(表示时点固定效应,即截距项在不同时期是不相同的,但这种不同不是随机变化的);Random(表示时点随机效应,即截距项在不同时期是不相同的,但这种不同是随机变化的)。

一、混合回归模型估计

在Pool Estimatio variable中输入os中输入c yp?(c表示截距项),其他选择项如图128所示,点击确定,则得到混合回归的估计结果,如图129所示。

图128

图129

模型标准格式如下:

C∧it=870.65+0.65Yit

t:(8.47)(62.17)

二、固定影响模型估计

在Pool Estimatio variable中输入os中输入c yp?(c表示截距项),在Cross-se中选择Fixed,其他选择项如图1210所示,点击确定,则得到固定影响模型的估计结果,如图1211所示。

图1210

图1211

从图1211可知,31个省市自治区城镇居民家庭人均年边际消费倾向均为0.552,自主性消费(截距项)有很大差异,如表124所示。

表124全国31省市自治区自主性消费水平

地区自主性消费

水平(元)地区自主性消费

水平(元)地区自主性消费

水平(元)

广东省3066.09福建省1776.53安徽省1486.75

北京市3050.22湖北省1753.70青海省1457.59

上海市2955.21甘肃省1705.62贵州省1412.96

重庆市2501.59吉林省1659.79山东省1393.78

浙江省2470.95宁夏1657.24河北省1388.96

西藏2265.71云南省1647.26广西1377.02

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