12.1、面板数据—零基础入门教程

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面板数据是一种包含多个个体（如个人、家庭、公司等）和多个时间观测的数据形式。它结合了横截面数据和时间序列数据的特点，能够提供个体和时间的双重维度的信息。面板数据可以用于研究个体间的差异和变化趋势，以及个体与时间的交互作用。通过面板数据分析，可以探索个体特征对某一变量的影响，同时考虑个体内部和个体间的异质性。面板数据的分析方法包括固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型等。面板数据广泛应用于经济学、社会学、管理学等领域，用于研究经济增长、劳动力市场、教育政策等问题。

面板数据的组织

面板数据是同时包含若干个体成员和时期的二维数据，因此对于面板数据的组织需要同时对截面和时刻的观测进行组织。EViews提供了合成数据对象(Pool)或含有面板数据结构类型的工作文件两种组织面板数据的方式，本节主要介绍这两种面板数据组织方式的EViews操作。

操作简述

EViews对面板数据模型和混合横截面模型的估计是通过含有合成数据对象(Pool)或含有面板数据结构类型的工作文件实现的，在进行面板数据模型和混合横截面模型估计之前，需要先建立一个Pool对象或含有面板数据结构类型的工作文件并输入数据，其中最为常用的做法是通过Pool对象来进行面板数据和混合横截面模型的估计。

1.Pool对象的建立

案例的数据为2000~2002年北京、上海和浙江的居民家庭人均消费和收入的数据(不变价格),研究者希望利用面板数据分析消费和收入的互动关系，因此需要首先建立Pool对象。利用该数据为例，讲解建立Pool对象的相关操作。实验案例所用数据文件路径为：sample/chap2/原始数据如表所示。

(1)创建新的工作文件并指定数据的时间跨度

在EViews主窗口的菜单栏中依次选择NewWorkfile命令，打开如图所示的Workfile Create 对话框，

分别在Date specifition选项组下的Start date和End date输入框中输入观测数据的时间起止点2000和2002,单击OK按钮，打开如图所示的Workfile窗口。

(2)建立新的Pool对象

在上图所示的Workfile窗口中，单击按钮并选择New object命令，打开如图所示的New object对话框，在Tvne of obiect选项组中选择Pool选项，并在Name for object输入框中输入对象的名称Pool。

(3)指定截面成员

在上图所示的New object对话框中单击OK按钮，打开如图所示的Pool窗日；

在Cross Section ldentifiers:(Enter identifiers below this line)提示下方的空白区域中输入截面成员的识别名称BJ、SH和ZJ,各截面成员的识别名称以空格或换行分隔。

(4)观测变量序列的建立

在图所示的Pool窗口中，单击B按钮，打开如图所示的Series List对话框，在List of ordinary and pool series输入框中输入观察变量的名称C、I,分别代表消费和收入。 对于Pool对象，序列名后必须加作为占位符。设定完成后，单击OK按钮；

转换到如图所示的Pool窗口的数据表格形式。

在Pool窗口的数据表格形式下，用户单击按钮即可转换为数据输入模式进行数据输入，输入完成后的数据文件如图所示。

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