EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
1.Pool对象的建立
在创建Pool对象前应首先建立一个能进行面板数据分析的工 作 文 件 。 首 先 打 开 EViews 软 件 ， 在 主 菜 单 栏 中 选 择 “ File”|“New”|“Workfile…” 选 项 ， 在 弹 出 的 对 话 框 “Workfile structure type”的下拉菜单中选择“Balanced Panel” （平衡面板）选项。在右侧的“Frequency”中选择数据频率， 在“Start”和“End”中输入起至日期，在“Number of cross” 中输入截面数据成员的个数。在“Names”中为该工作文件 命名，再单击“OK”按钮即可生成一个给定频率的平衡面板 工作文件。
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二、Pool对象的基本操作
1.Pool对象的建立
在将标识名称输入完毕后，可直接关闭该Pool对话框。系统 会自动保存在Pool对象中输入的信息。需说明的是，Pool对 象本身不包含任何时间序列和数据，它只是对数据结构的一 个基本描述。因此，当删除所建立的Pool对象时，并不同时 删除它所使用的序列对象。
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第12章 面板数据（Panel Data）模型
重点内容：
• Pool对象的建立
• Pool对象数据分析
• Pool对象模型估计
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一、Panel Data模型原理
面板数据模型的基本形式是 y it = it + xit it + µ it 其中， i t是模型的常数项； i t是k×1维参数向量，k是模 型中解释变量的个数； xit是外生变量向量；µ t是均值为0且 i 同方差的随机误差项，并且不同样本下的随机误差项是相互 独立的；T是每个截面样本下的时期总数，N是截面样本总 数。
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二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入
在实际应用中，通常将三维数据转化为二维数据。首先向读 者介绍一下堆积数据和非堆积数据两种数据结构形式，然后 分别介绍每一种数据结构的导入方法。 （1）堆积数据 Pool数据的堆积形式为将一个变量的所有数据放在一起，并 与其他变量的数据分开。数据堆积的方式有两种，一种是按 截面成员堆积，一种是按日期堆积。按截面成员堆积的数据 是将不同截面成员的数据从上至下排列，每一列代表一个变 量。
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二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入
（2）非堆积数据 在非堆积数据中，给定的截面数据和变量是放在一起的，但 同其他的截面成员和变量的数据是分开的。每一个截面成员 的观测值被放在一纵列中，每一列是截面成员不同时期的样 本观测值。 非堆积数据形式的导入方法与第三章所介绍的数据导入方法 相同。
EViews统计分析基础教程源自二、Pool对象的基本操作
1.Pool对象的建立
在建立好的工作文件中创建Pool对象。选择工作文件工具栏 中的“Object”|“New Object”选项，在打开的对话框中选择 “Pool”选项，将弹出图12-1所示的Pool对象窗口。单击该窗 口工具栏中的“Name”功能键可为该Pool对象命名。系统默 认的名称为“pool01”“pool02”等。
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二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入
对于堆积形式的数据可以采用手动方式输入，也可以采用 Pool对象中的数据导入方式输入。但要注意的是，数据必须 是平衡的，如果采用导入方式，则源文件中截面成员的排列 顺序与Pool对象中的截面成员标识名称的顺序要保持一致。 对于截面成员堆积数据，每个截面成员的样本期应该是一致 的；对于时期堆积数据，每个时期必须包含相同数目的截面 成员，并且排列顺差应该是一致的。当观测值为空值（NA） 时，应用“–”代替，以保证数据总体结构平衡。
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三、Pool对象模型估计
在“Dependent variable”（因变量）中输入Pool变量或者Pool 变量的表达式； 在“Estimation method”中设定估计形式； 在“Cross-section”（截面成员）和“Period”（时期）的下拉 菜单中可对影响方式进行设定； 在“Regressors and AR() terms”中输入解释变量； “Method”提供了两种估计方法，一种是最小二乘估计法 （ LS ） ， 一 种 是 两 阶 段 最 小 二 乘 估 计 法 （ TSLS ） 。 “Sample”为样本期的设定，系统默认下为截面成员的最大 样本值。其右侧有个复选框“Balance Sample”，可在各截面 成员间进行数据排除。
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二、Pool对象的基本操作
1.Pool对象的建立
在Pool对象的编辑窗口中输入截面成员的标识名称，例如做 中国省际面板数据分析时，选取中部五省份为截面成员，即 湖南、湖北、河南、江西和安徽，分布用字母HN,HB，HE， JX，AH表示。这些截面成员各名称之间可用空格隔开，也 可以通过回车键进行换行，即每一个名称占一行。需注意的 是，截面成员的标识名称的设定需简单，便于操作。通常可 以在截面成员标识名称前加下划线“_”。如下图所示。
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二、Pool对象的基本操作
3.Pool对象数据的分析
打开Pool对象窗口，选择工具栏中的 “View”|“Descriptive Statistics…”选项，得到下图所示的对话框。
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二、Pool对象的基本操作
3.Pool对象数据的分析
在编辑栏中输入要计算描述统计量的序列名称，可以是普 通序列，也可以是Pool序列； 在“Sample”中选定样本类型； 在“Data organization”中指定计算方法。
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二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入
（1）堆积数据 在含有Pool对象的工作文件中，打开Pool对象，单击其工具 栏中的“View”|“Spreadsheet（stacked data）…”选项，在弹 出的对话框中输入序列名称 。如果是已经存在的序列， EViews会显示出序列中的数据；如果是不存在的序列， EViews会根据Pool对象的截面成员标识名称建立新的序列对 象。在该对话框中输入完序列名称后单击“OK”按钮，即可 得 到 图 12-3 所 示 的堆积形式 的 数据表 。 点击工 具 栏中的 “Edit+/-”键可对数据进行编辑，用户可用手动方式逐个进 行输入，也可以通过“复制粘帖”方式输入。
一、Panel Data模型原理
分类： 通常情况下，可将面板数据模型分为三类： 变截距模型：当模型中系数向量 i t相同即均为，而截距 项 i t是不同时，则应建立变截距模型； 变系数模型：当模型中系数向量 i t和截距项 i t均发生变 化时，则应建立变系数模型； 截距和系数均不变的模型：当模型中系数向量 i t和截距项 i t均相同时，即同为 和，则应建立截距和系数均不变的 模型。
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二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入
（1）堆积数据 如果用户采用导入方式输入数据，可在Pool对象窗口工具栏 中选择“Proc”|“Import Pool data（ASCII,XLS,WK?）…”选 项，然后在弹出的窗口中选择源文件的路径和名称后会得到 下图所示的导入数据的对话框。
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二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入
（1）堆积数据 在“Series order”中指定数据的排列方式，“In Columns”为 纵向排列，“In Rows”为横向排列。在“Group observations” 中指定数据堆积形式，“By Cross-section”为按截面成员堆 积，“By Date”为按时期堆积。在“Upper-left data cell”的编 辑 栏 中 指 定 EXCEL 工 作 表 中 数 据 的 起 始 单 元 格 。 在 “Ordinary and Pool”的编辑栏中输入序列名称，例如，I? M?。如果输入的系列名是Pool序列名，EViews软件会用截 面成员的标识名称创建序列或命名序列；如果是普通序列名， 则会创建单个序列。其他各项内容的设定与第三章介绍的数 据导入相同。设定好各项内容后单击“OK”按钮就完成了数 据的读入。
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本章小结：
• 了解面板数据模型的基本原理 • 掌握Pool对象的建立方法 • 掌握Pool对象的数据输入方法
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三、Pool对象模型估计
通过Pool对象可以对固定影响、随机影响变截距模型和固定 影响变系数模型进行估计。常用的方法有最小二乘估计法、 加权最小二乘法等。
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三、Pool对象模型估计
在EViews操作中，单击Pool对象工具栏中的“Estimate”或者 选择“Proc”|“Estimate”选项，将弹出下图所示的对话框。
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一、Panel Data模型原理
当参数值不随截面数据成员的不同而改变时，可将面板数据 模型写为如下形式
yi = i + xi i + µ i
yi和xi向量中的每一分量代表第i个截面样本下的数据序列， 常数项i 和参数i不受不同截面样本数据的影响。
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