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面板数据的处理

面板数据的处理
面板数据的处理

*横截面的异方差与序列的自相关性是运用面板数据模型时可能遇到的最为常见的问题,此时运用OLS可能会产生结果失真。

因此为了消除影响,

对我国东、中、西部地区的分析将采用不相关回归方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)来估计方程。

而对于全国范围内的估计来说,由于横截面个数大于时序个数,所以采用截面加权估计法(Cross SectionWeights, CSW) 。

*一般而言,面板数据可用固定效应(fixed effect) 和随机效应(random effect) 估计方法,

即如果选择固定效应模型,则利用虚拟变量最小二乘法(LSDV) 进行估计;

如果选择随机效应模型,则利用可行的广义最小二乘法(FGLS) 进行估计(Greene ,2000) 。它可以极大限度地利用面板数据的优点,尽量减少估计误差。

至于究竟是采用固定效应还是随机效应,则要看Hausman 检验的结果。

*单位根检验:

在进行时间序列的分析时。研究者为了避免伪回归问题。会通过单位根检验对数据平稳性进行判断。

但对于面板数据则较少关注。随着面板数据在经济领域应用,对面板数据单位根的检验也逐渐引起重视。面板数据单位根的检验主要有Levin、Lin 和Chu 方法(LLC 检验) (1992 ,1993 ,2002) 、Im、Pesaran 和Shin 方法( IPS 检验) (1995 ,1997) 、Maddala 和Wu 方法(MW检验) (1999) 等。

*协整检验:

协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。在进行了各变量的单位根检验后,如果各变量间都是同阶单整,那么就可以进行协整检验了。面板协整检验理论目前还不成熟,仍然在不断的发展过程中,目前的方法主要有:

(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推广的DF和ADF检验提出了检验面板协整的方法,这种方法零假设是没有协整关系,并且利用静态面板回归的残差来构建统计量。

(2)Pedron(i1999)在零假设是在动态多元面板回归中没有协整关系的条件下给出了七种基于残差的面板协整检验方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的检验方法允许异质面板的存在。

(3)Larsson et a(l2001)发展了基于Johansen(1995)向量自回归的似然检验的面板协整检验方法。这种检验的方法是检验变量存在共同的协整的秩。

*一般的顺序是:

先检验变量的平稳性(单位根检验),当变量均为同阶单整变量时,再采用协整检验以判别变量间是否存在长期均衡关系。

如果变量间存在长期均衡的关系,我们可以通过误差修正模型(ECM) 来检验变量间的长期因果关系;

如变量间不存在协整关,我们将对变量进行差分,然后通过向量自回归模型(VAR),检验变量间的短期因果关系。

↗同阶单整→协整检验→协整?(YES:EG两步法for 长期因果关系;NO:误差修正模型ECM/VEC for 短期因果关系)

平稳?(单位根检验)

↘非同阶单整→差分使平稳→VAR→Granger因果检验for 短期因果关系

混合固定(main:个体固定)随机(main:个体随机)

▏▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▏▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▏

▏先回归估计▏先回归估计

↓Cross-section:fixed ↓Cross-section:random

F检验Hausman检验

▏▏

H0:混合H1:个体固定HO:个体随机H1:个体固定

Output:▏▏

If: If:

F=(Cross-section F Stat.)>Fa(df1,df2) H=(Cross-section Random Stat.)>χ2a(df1)

or Prob.

Then:reject H0,accept H1 Then:reject H0,accept H1

以Eviews6为例,来说明一下面板模型的选择问题:

F检验是用来在混合模型和固定效应模型中做出选择,而Hausman检验是用来在固定效应模型和随机效应模型中做出选择,所以不存在孰先孰后的问题;

由于我们通常估计的个体效应而不是时刻效应,所以我们进行回归和检验的时候,Period选择None。

回归的时候,具体操作设置如下,

Depedent Variable里填因变量,Common Coefficients里填自变量(包括截距项c),Cross-Section视回归需要选择None、Fixed、Random,Period选择None,可以依次实现混合回归、个体固定回归、个体随机回归。然后在个体固定回归之后,进行F检验进行模型选择决策1;在个体随机回归之后,进行Hausman检验进行模型选择决策2,从而最终得出最佳回归。

MATLAB空间面板数据模型操作介绍

MATLAB空间面板数据模型操作简介 MATLAB安装:在民主湖资源站上下载MA TLAB 2009a,或者2010a,按照其中的安装说明安装MATLAB。(MATLAB较大,占用内存较大,安装的话可能也要花费一定的时间) 一、数据布局: 首先我们说一下MA TLAB处理空间面板数据时,数据文件是怎么布局的,熟悉eviews的同学可能知道,eviews中面板数据布局是:一个省份所有年份的数据作为一个单元(纵截面:一个时间序列),然后再排放另一个省份所有年份的数据,依次将所有省份的数据排放完,如下图,红框中“1-94”“1-95”“1-96”“1-97”中,1是省份的代号,94,95,96,97表示年份,eviews是将每个省份的数据放在一起,再将所有省份堆放在一起。 与eviews不同,MATLAB处理空间面板数据时,面板数据的布局是(在excel中说明):先排放一个横截面上的数据(即某年所有省份的数据),再将不同年份的横截面按时间顺序堆放在一起。如图:

这里需要说明的是,MA TLAB中省份的序号需要与空间权重矩阵中省份一一对应,我们一般就采用《中国统计年鉴》分地区数据中省份的排列顺序。(二阶空间权重矩阵我会在附件中给出)。 二、数据的输入: MATLAB与excel链接:在excel中点击“工具→加载宏→浏览”,找到MA TLAB的安装目录,一般来说,如果安装时没有修改安装路径,此安装目录为:C:\Programfiles\MATLAB\R2009a\toolbox\exlink,点击excllink.xla即可完成excel与MATLAB的链接。这样的话excel中的数据就可以直接导入MATLAB中形成MATLAB的数据文件。操作完成后excel 的加载宏界面如图: 选中“Spreadsheet Link EX3.0.3 for use with MATLAB”即表示我们希望excel 与MATLAB实现链

3.21 控制面板设计

控制面板设计 控制面板介绍 控制面板是人与机器的沟通通道,也称为人机界面。人与机之间的信息交流和控制活动都发生在人机界面上。机器的各种显示都“作用”于人,实现机-人信息传递;人通过视觉和听觉等感官接受来自机器的信息,经过脑的加工、决策,然后作出反应,实现人-机的信息传递。人机界面的设计直接关系到人机系统的合理性。人机工程学的最高目标是使人机系统相协调,以获得系统的最高效能。而控制面板的设计目标是设计出一个友好、人性化的人机沟通界面,保证操作者与机器之间信息传递的准确顺畅,提高机器的工作效率。 控制面板的作用是操作者与机器沟通的媒介,它通过显示器向操作者传递机器的信息,再通过控制器向机器发布信息指令。因此控制面板的设计主要包括了显示装置和操纵装置的选择、布局及其整体配合设计,还有控制面板的整体布局设计。其设计过程必然涉及到人体测量尺寸,应符合人的心理、生理特点,了解感觉器官功能的限度和能力以及使用时可能出现的积劳成疾,以保证人、机器之间的最佳协调。而这些正是人机工程学的研究内容,所以人机工程学是控制面板设计的设计准则和依据。充分考虑有利于人们很好的完成任务,既能减轻人的负担又能改善人的工作条件。 控制面板的设计 视觉工效和操作要求在设计中的应用 控制面板的设计既要使操作者能方便、迅速、准确地观察到各种信息,又要符合人的人体测量尺寸及生理、心理特性,使操作者在工作时处于舒适的操作状态。 一、视区的划分:在头部保持静止,眼睛正常活动的状态下,根据人眼对视觉信号的辨认清晰程度和辨认速度可分为以下四个视区:中心视区、最佳视区、有效视区、最大视区。在控制面板的尺寸、结构设计和布局要充分应用最佳视区和有效视区。 二、操作要求 在控制面板的操作中,多数情况是采用坐姿操作。 三、操纵装置的设计 操纵装置把操作者的输出信号转换成机器的输入信号,其动作必须由人施加适当的力和运动才能实现。因此,操纵装置的设计要符合人机工程学,要适合人体力学和人体生理结构特征,使人操作最方便、反应最灵活的空间范围之内,否

STATA面板数据模型操作命令要点

STATA 面板数据模型估计命令一览表 一、静态面板数据的STATA 处理命令 εαβit ++=x y it i it 固定效应模型 μβit +=x y it it ε αμit +=it it 随机效应模型 (一)数据处理 输入数据 ●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式 ●xtdes 该命令是了解面板数据结构 ●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计(统计分析) ●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量

gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量 gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量 gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量 (二)模型的筛选和检验 ●1、检验个体效应(混合效应还是固定效应)(原假设:使用OLS混合模型)●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe 对于固定效应模型而言,回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000,检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。 ●2、检验时间效应(混合效应还是随机效应)(检验方法:LM统计量) (原假设:使用OLS混合模型) ●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现) xttest0

可以看出,LM检验得到的P值为0.0000,表明随机效应非常显著。可见,随机效应模型也优于混合OLS模型。 ●3、检验固定效应模型or随机效应模型(检验方法:Hausman检验) 原假设:使用随机效应模型(个体效应与解释变量无关) 通过上面分析,可以发现当模型加入了个体效应的时候,将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。但是无法明确区分FE or RE的优劣,这需要进行接下来的检验,如下: Step1:估计固定效应模型,存储估计结果 Step2:估计随机效应模型,存储估计结果 Step3:进行Hausman检验 ●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe est store fe qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re est store re hausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless) 可以看出,hausman检验的P值为0.0000,拒绝了原假设,认为随机效应模型的基本假设得不到满足。此时,需要采用工具变量法和是使用固定效应模型。

基于单片机的洗衣机控制面板设计毕业设计

基于单片机的洗衣机控制面板设计毕业设计 目录 1 绪论 ............................................................................................ 错误!未定义书签。 1.1课题开发的背景 ................................................................. 错误!未定义书签。1.2目的意义. (3) 1.3国内外发展状况 .......................................................... 错误!未定义书签。 1.4洗衣机控制面板设计任务及技术要求 ............................. 错误!未定义书签。 2 系统概述 (4) 2.1系统设计要求 (4) 2.2系统构成部件 (4) 3 方案设计与比较...................................................................... 错误!未定义书签。 3.1显示模块的选择................................................................. 错误!未定义书签。3.2单片机的选择 . (6) 4系统硬件电路的设计 (8) 4.1单片机控制部分——单片机AT89S52 (8) 4.2单片机时钟信号 (11) 4.3显示模块 (12) 4.4键盘部分 (17) 5系统程序的设计 (21) 5.1 主程序 (21) 5.2延时子程序 (22) 5.3查键子程序 (22) 6 系统调试与性能分析 6.1 硬件调试 (23) 6.2 软件调试 (23) 6.3 性能分析 (23) 结论 (24) 参考文献 (25) 附录1:源程序 ............................................................................. 错误!未定义书签。

数控铣床、加工中心操作面板按键介绍

数控铣床、加工中心操作面板按键介绍 项目一操作面板及其功能应用加工中心的操作面板由机床控制面板和数控系统操作面板两部分组成,下面分别作一介绍。一、机床操作面板主要由操作模式开关、主轴转速倍率调整开关、进给速度倍率调整开关、快速移动倍率开关以及主轴负载荷表、各种指示灯、各种辅助功能选项开关和手轮等组成。不同机床的操作面板,各开关的位置结构各不相同,但功能及操作方法大同小异,具体可参见数控铣床操作项目相关内容。二、数控系统操作面板由CRT显示器和操作键盘组成,面板功能键介绍可参见数控车床操作项目相关内容。项目二开机及回原点一、开机1、首先合上机床总电源开关;2、开稳压器、气源等辅助设备电源开关;3、开加工中心控制柜总电源;4、将紧急停止按钮右旋弹出,开操作面板电源,直到机床准备不足报警消失,则开机完成。二、机床回原点开机后首先应回机床原点,将模式选择开关选到回原点上,再选择快速移动倍率开关到合适倍率上,选择各轴依次回原点。三、注意事项1、在开机之前要先检查机床状况有无异常,润滑油是否足够等,如一切正常,方可开机;2、回原点前要确保各轴在运动时不与工作台上的夹具或工件发生干涉;3、回原点时一定要注意各轴运动的先后顺序。项目三工件安装根据不同的工件要选用不同的夹具,选用夹具的原则:1、定位可靠;2、夹紧力要足够。安装夹具前,一定要先将工作台和夹具清理干净。夹具装在工作台上,要先将夹具通过量表找正找平后,再用螺钉或压板将夹具压紧在工作台上。安装工件时,也要通过量表找正找平工件。项目四刀具装入刀库一、刀具选用加工中心的刀具选用与数控铣床基本类似,在此不再赘述。二、刀具装入刀库的方法及操作当加工所需要的刀具比较多时,要将全部刀具在加工之前根据工艺设计放置到刀库中,并给每一把刀具设定刀具号码,然后由程序调用。具体步骤如下:1、将需用的刀具在刀柄上装夹好,并调整到准确尺寸;2、根据工艺和程序的设计将刀具和刀具号一一对应;3、主轴回Z轴零点;4、手动输入并执行“T01M06”;5、手动将1号刀具装入主轴,此时主轴上刀具即为1号刀具;6、手动输入并执行“T02M06”;7、手动将2号刀具装入主轴,此时主轴上刀具即为2号刀具;8、其它刀具按照以上步骤依次放入刀库。三、注意事项将刀具装入刀库中应注意以下问题:1、装入刀库的刀具必须与程序中的刀具号一一对应,否则会损伤机床和加工零件;2、只有主轴回到机床零点,才能将主轴上的刀具装入刀库,或者将刀库中的刀具调在主轴上;3、交换刀具时,主轴上的刀具不能与刀库中的刀具号重号。比如主轴上已是“1”号刀具,则不能再从刀库中调“1”号刀具。项目五对刀及刀具补偿一、对刀对刀方法与具体操作同数控铣床。二、刀具长度补偿设置加工中心上使用的刀具很多,每把刀具的长度和到Z坐标零点的距离都不相同,这些距离的差值就是刀具的长度补偿值,在加工时要分别进行设置,并记录在刀具明细表中,以供机床操作人员使用。一般有两种方法:1、机内设置这种方法不用事先测量每把刀具的长度,而是将所有刀具放入刀库中后,采用Z向设定器依次确定每把刀具在机床坐标系中的位置,具体设定方法又分两种。(1)第一种方法将其中的一把刀具作为标准刀具,找出其它刀具与标准刀具的差值,作为长度补偿值。具体操作步骤如下:①将所有刀具放入刀库,利用Z向设定器确定每把刀具到工件坐标系Z向零点的距离,如图5-2所示的A、B、C,并记录下来;②选择其中

面板数据的常见处理

面板数据的常见处理(2012-03-02 11:16:14) 标签: 杂谈

据可以直接导入(File-Import),也可以手工录入或者复制粘贴(Data-Data Edit(Browse)),手工录入数据和在excel中的操作一样。 以上面说的为例,定义变量year、company、factor1、factor2、factor3、factor4、factor5、factor6、DA。 变量company 和year分别为截面变量和时间变量。显然,通过这两个变量我们可以非常清楚地确定panel data 的数据存储格式。因此,在使用STATA 估计模型之前,我们必须告诉它截面变量和时间变量分别是什么,所用的命令为tsset,命令为: tsset company year 输出窗口将输出相应结果。 由于面板数据本身兼具截面数据和时间序列二者的特性,所以对时间序列进行操作的运算同样可以应用到面板数据身上。这一点在处理某些数据时显得非常方便。如,对于上述数据,我们想产生一个新的变量Lag _factor1 ,也就是factor1 的一阶滞后,那么我们可以采用如下命令: gen Lag_factor1=L.factor1 统计描述: 在正式进行模型的估计之前,我们必须对样本的基本分布特性有一个总体的了解。对于面板数据而言,我们至少要知道我们的数据中有多少个截面(个体) ,每个截面上有多少个观察期间,整个数据结构是平行的还是非平行的。进一步地,我们还要知道主要变量的样本均值、标准差、最大值、最小值等情况。这些都可以通过以下三个命令来完成:xtdes命令用于初步了解数据的大体分布状况,我们可以知道数据中含有多少个截面,最大和最小的时间跨度是多少。在某些要求使用平行面板数据的情况下,我们可以采用该命令来诊断处理后的数据是否为平行数据。Xtsum用来查询对组内、组间、整体计算各个变量的基本统计量(如均值、方差等)。为了方便,以下的举例都只用factor1,factor2两个自变量。 xtdes DA factor1 facto2 xtsum DA factor1 facto2 模型回归。 常用的处理面板数据的模型有混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型。各个模型的区别请上网查查。下面说说各个模型的命令: 混合OLS模型输入命令: regress DA factor1 facto2 固定效应模型输入命令: xtreg DA factor1 factor , fe 随机效应模型输入命令: xtreg DA factor1 factor , re 模型的选择及检验 固定效应模型要检验个体效应的显著性,这可以通过固定效应模型回归结果的最后一行的F统计量看出,F越大越好,可以得出固定效应模型优于混合OLS模型的结论。随机效应模型要检验随机效应是否显著,要输入命令:

EViews面板数据模型估计教程

EViews 6.0 beta在面板数据模型估计中的应用 来自免费的minixi 1、进入工作目录cd d:\nklx3,在指定的路径下工作是一个良好的习惯 2、建立面板数据工作文件workfile (1)最好不要选择EViews默认的blanaced panel 类型 Moren_panel (2)按照要求建立简单的满足时期周期和长度要求的时期型工作文件

3、建立pool对象 (1)新建对象 (2)选择新建对象类型并命名 (3)为新建pool对象设置截面单元的表示名称,在此提示下(Cross Section Identifiers: (Enter identifiers below this line )输入截面单元名称。,建议采用汉语拼音,例如29个省市区的汉语拼音,建议在拼音名前加一个下划线“_”,如图

关闭建立的pool对象,它就出现在当前工作文件中。 4、在pool对象中建立面板数据序列 双击pool对象,打开pool对象窗口,在菜单view的下拉项中选择spreedsheet (展开表) 在打开的序列列表窗口中输入你要建立的序列名称,如果是面板数据序列必须在序列名后添加“?”。例如,输入GDP?,在GDP后的?的作用是各个截面单元的占位符,生成了29个省市区的GDP的序列名,即GDP后接截面单元名,再在接时期,就表示出面板数据的3维数据结构(1变量2截面单元3时期)了。

请看工作文件窗口中的序列名。展开表(类似excel)中等待你输入、贴入数据。 (1)打开编辑(edit)窗口

(2)贴入数据 (3)关闭pool窗口,赶快存盘见好就收6、在pool窗口对各个序列进行单位根检验 选择单位根检验 设置单位根检验

EViews 6.0在面板数据模型估计中的实验操作

EViews 6.0在面板数据模型估计中的实验操作 1、进入工作目录cd d:\nklx3,在指定的路径下工作是一个良好的习惯 2、建立面板数据工作文件workfile (1)最好不要选择EViews默认的blanaced panel 类型 Moren_panel (2)按照要求建立简单的满足时期周期和长度要求的时期型工作文件

3、建立pool对象 (1)新建对象 (2)选择新建对象类型并命名 (3)为新建pool对象设置截面单元的表示名称,在此提示下(Cross Section Identifiers: (Enter identifiers below this line )输入截面单元名称。建议采用汉语拼音,例如29个省市区的汉语拼音,建议在拼音名前加一个下划线“_”,如图

关闭建立的pool对象,它就出现在当前工作文件中。 4、在pool对象中建立面板数据序列 双击pool对象,打开pool对象窗口,在菜单view的下拉项中选择spreedsheet (展开表) 在打开的序列列表窗口中输入你要建立的序列名称,如果是面板数据序列必须在序列名后添加“?”。例如,输入GDP?,在GDP后的?的作用是各个截面单元的占位符,生成了29个省市区的GDP的序列名,即GDP后接截面单元名,再在接时期,就表示出面板数据的3维数据结构(1变量2截面单元3时期)了。

请看工作文件窗口中的序列名。展开表(类似excel)中等待你输入、贴入数据。 (1)打开编辑(edit)窗口

(2)贴入数据 (3)关闭pool窗口,赶快存盘见好就收6、在pool窗口对各个序列进行单位根检验 选择单位根检验 设置单位根检验

数控机床操作面板设计实验指导书

数控机床操作面板设计实验指导书 前言 数控技术发展至今,虽仅50多年的历史,但已成为机械制造业的关键技术。数控机床作为机械制造系统的主要设备正在取代传统的加工设备,高精度、高效率的加工手段又促使其他行业及领域迅猛发展。航天技术、空间科学、微纳加工

都和数控技术的发展息息相关,数控技术已成为工业发达国家制造业竞争的技术制高点。 数控技术,是集信息科学,计算机科学,测试、机械自动化等于一身的综合应用技术,也是本世纪最热门的技术之一,FANUC数控系统是当今世界上数控水平最高,功能最先进,性能最稳定的系统之一,我校机械学院和北京发那科机电股份有限公司于2002年合作建立西安交通大学FANUC数控系统应用中心,该公司赠送我院两套新型数控系统散件,分别是:FANUC power mate0(2轴)经济性车床系统和FANUC 21i(4轴)高档加工中心系统。 根据我校实际情况,兼顾合作条件,为弥补我校数控教学实验设备的不足,院里挤出教学经费,组织实验人员自行设计开发制作实验设备。在研究生院博士培养基金的资助下,于2003年完成两台数控实验操作台的制作。2004年,又在重调处大设备维修基金的资助下,实验中心购置了一套通用普遍型FANUC0i-MB数控系统,对一台坏的万能工具铣床进行改造维修。这样,我校就拥了FANUC数控系统的经济型、通用型及高档化系列设备,使我校FANUC 数控实验设备的全面性在全国重点高校中具有优势。据此,我们用该成套设备开发设计了FANUC数控系列实验十多个。首先在硕士研究生的《数控技术及装备》学位课程中,对其两届200多人,进行了人均8学时的开放式数控系统实验。配合实验编写了《FANUC21i数控系统实验指导书》。根据2+4+X培养模式的要求,我们又将原系列实验进行综合、并以数控系统分类,开发出三个FANUC 数控系统综合型系列实验。分别为:(一)数控机床操作面板设计制作(Power Mate0系统)(二)数控系统操作及加工编程(21i系统)(三)万能工具铣床加工实践(0i-MB系统),向我院大三学生开设。

5分钟速学stata面板数据回归(初学者超实用!)

5分钟速学stata面板数据回归(超实用!) 第一步:编辑数据。 面板数据的回归,比如该回归模型为:Y it=β0+β1X1it+β2X2it+β3X3it+εt,在stata中进行回归,需要先将各个变量的数据逐个编辑好,该模型中共有Y X1 X2 X3三个变量,那么先从Y的数据开始编辑,将变量Y的面板数据编辑到stata软件中,较方便的做法是,将excel的数据直接复制到stata软件的数据编辑框中,而excel中的数据需要如下图编辑: 从数据的第二行开始选中20个样本数据,如图:

直接复制粘贴至stata中的data editor中,如图: 第二步:格式调整。 首先,请将代表样本的var1Y变量数据是选20个省份5年的数据为样本,那么口令为rename var1 province 。例如:本例中的Y变量数据编辑接下来需要输入口令为reshape long var,i(province) 其中,var代表的是所有的年份(var2,var3,var4,var5,var6),转化后格式如图: 转化成功后,继续重命名,其中_j这里代表原始表中的年份,var代表该变量的名称

例如,我们编辑的是Y变量的数据,所以口令3和口令4的输入如下: 口令3:rename _j year 口令4:rename var taxi (注:taxi就是Y变量,我们用taxi表示Y) 命名完,数据编辑框如下图所示。 第三步:排序。 例如,本例中的Y变量(taxi),是20个省份和5年的面板数据, 那么口令4为sort province year (虽意思是将province按升序排列,然后再根据排好的province数列排year这一列升序排列。然很多时候在执行sort之前,数据已经符合排序要求了,但为以防万一,请务必执行此操作) 第三步:保存。

面板数据的常见处理

面板数据的常见处理 (2012-03-02 11:16:14) 标签: 在写论文时经常碰见一些即是时间序列又是截面的数据,比如分析1999-2010的公司盈余管 如上图所示的数据即为面板数据。显然面板数据是三维的,而时间序列数据和截面数据 都是二维的,把面板数据当成时间序列数据或者截面数据来处理都是不合适的。 处理面板数据的软件较多,一般使用、Stata等。个人推荐使用Stata,因为Stata比较适合处理面板数据,且个性化强。以下以为例来讲解怎么样处理面板数据。 由于面板数据的存储结构与我们通常使用的存储结构不太一样,所在统计分析前,最好

tsset company year 输出窗口将输出相应结果。 由于面板数据本身兼具截面数据和时间序列二者的特性,所以对时间序列进行操作的运算 同样可以应用到面板数据身上。这一点在处理某些数据时显得非常方便。女口,对于上述数据, 我们想产生一个新的变量Lag _factor1,也就是factor1的一阶滞后,那么我们可以采用如 下命令: gen Lag_factor1 = 统计描述: 在正式进行模型的估计之前,我们必须对样本的基本分布特性有一个总体的了解。对于面板 数据而言,我们至少要知道我们的数据中有多少个截面(个体),每个截面上有多少个观察 期间,整个数据结构是平行的还是非平行的。进一步地,我们还要知道主要变量的样本均值、 标准差、最大值、最小值等情况。这些都可以通过以下三个命令来完成:xtdes命令用于初 步了解数据的大体分布状况,我们可以知道数据中含有多少个截面,最大和最小的时间跨度 是多少。在某些要求使用平行面板数据的情况下,我们可以采用该命令来诊断处理后的数据 是否为平行数据。Xtsum用来查询对组内、组间、整体计算各个变量的基本统计量(如均值、 xtsum DA factorl facto2

控制面板按键操作及屏显功能说明

一、控制面板按键操作及屏显功能说明: ?开关开启及关闭电源,触摸(按)一次进入工作状态,显示屏显示进入待机状态标志,再触摸(按)一次关闭电源。 ?功能功能选择键,触摸(按)一次选择一种功能,可按顺序循环选择,当功能选左后,电磁炉便会自动默认工作。 ?童锁任选定某一功能进入工作后,触摸(按)“童锁”,电磁炉便会锁泄或解除工作状态,关机也会自动解除锁定。 ?火锅/煎炒/烧烤 按上述键进入相应功能工作状态,按“增大”或“减小”键调节火力,按"定时”键进入时间设定,按“增大”或“减小”键设定时间。 ?烧水/泡茶/煮饭/热奶/暖酒/煲汤/煲粥/蒸炖 按上述智能键进入相应自动功能工作状态,加热过程自动调节功率。 ?保温按此键进入自动保温状态。 ?快速加热/火力 按上述键进入快速加热状态,按“增大”或“减小”键调节火力,按“泄时”键进入时间设左,按“增大”或“减小”键设建时间。 ?定时按此键,进入时间设泄状态,但在自动功能状态无此作用。 ?増大/减小调节泄时、火力、温度的大小,但在自动功能状态无此作用。 以上功能键在操作时均点亮相对应的指示灯,并且屏幕显示相应的动态数字。在每一个加热功能结束蜂鸣器有“DiDi”报警提示音,风扇旋转1-3分钟将机内余热吹散后停止转动。风扇停止转动后才可拔掉电源。 二、自动功能详叙 自动煮饭:首先以适当功率加热至60C,恒温吸水,加热至水干后,进入炯饭。 自动煲汤:首先以适当功率加热,加热一段时间后,转入小功率慢炖。 自动烧水:以最大功率迅速将水煮开一段时间后,自动关机。 自动热奶:首先以适当功率加热至60-804C后,维持该温度约30秒进行巴氏火菌,并自动转入保温,10分钟后自动关机。 三、准备工作 1.将电磁炉水平放置,每边与墙或其它物品要留10cm以上间隙。 2.将电源插头插入220VAC/10A以上的专用插座上,电磁炉进行自检,蜂鸣器报警一声,然后进入待 机状态。 3.将盛有料理的专用锅具苣于电磁炉而板中央。 4.根据需要选择相应的功能进行操作。 四、操作使用技术说明 1.在最低的几个功率段,电磁炉会间断加热,属正常。 2.在泄温时,因锅具材质、形状及环境温度不同,实际温度与设立温度会有一些差异。 3.本产品自动煮饭功能应使用复底不锈钢饭锅。 4.因自动功能受机器的初始温度影响较大,若刚使用过的电磁炉陶瓷板温度较高时,应冷却至常温再

面板数据分析简要步骤与注意事项面板单位根—面板协整—回归分析

面板数据分析简要步骤与注意事项面板单位根—面板协整—回归分析 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#

面板数据分析简要步骤与注意事项 (面板单位根—面板协整—回归分析) 步骤一:分析数据的平稳性(单位根检验) 按照正规程序,面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出,一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对这些数据进行回归,尽管有较高的R平方,但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归(spurious regression)。他认为平稳的真正含义是:一个时间序列剔除了不变的均值(可视为截距)和时间趋势以后,剩余的序列为零均值,同方差,即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式:既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。 因此为了避免伪回归,确保估计结果的有效性,我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先,我们可以先对面板序列绘制时序图,以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和(或)截距项,从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。 单位根检验方法的文献综述:在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25~250 之间,截面数介于10~250 之间) 的面板单位根检验。Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。 由上述综述可知,可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量、Hadri Z统计量,并且Levin, Lin & Chu t* 统 计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程,lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程, Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。 有时,为了方便,只采用两种面板数据单位根检验方法,即相同根单位根检验LLC(Levin-Lin-Chu)检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验(注:对普通序列(非面板序列)的单位根检验方法则常用ADF检验),如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的,反之则不平稳。

面板数据的常见处理

面板数据的常见处理 (2012-03-02 11:16:14) 标签: 杂谈 在写论文时经常碰见一些即是时间序列又是截而的数据,比如分析1999-2010的公司盈余管 理影响因素,而影响盈余管理的因素有6个,那么会形成如卜图的数据 如上图所示的数据即为面板数据「显然而板数据是三维的,而时间序列数据和截 而数据都是二维的,把而板数拯 当成时间序列数拯或者截而数据来处理都是不合适的。 处理而板数据的软件较多,一般使用.Stata 等。个人推荐使用Stat/因为Stata 比较适合处理而板 数据,且个性化强。以卜以为例来讲解怎么样处理而板数据。 由于而板数据的存储结构与我们通常使用的存储结构不太一样,所在统计分析 前,最好在excel 中整理一下数据,形成如下图所示的数据 变量定义及输入数据 启动,Stata 界面有4个组成部分,Review (在左上角)‘Variables (左下角)、 输出窗口(在 右上角)、Command (右下角)。首先泄义变量,可以输入命令,也可以通过 点击 Data Create new Variable or change variable^ 特别注意,这里要立义的变量除了因素1、因素2、……因素6、盈余管理影响程 度等,还要定义年 份和公司名称两个变屋,这两个变量的数据类型(Type )最好设置为int (整型),公司名称不要使用中文需称或者字母等,用数字代替。泄义好变量之后可以输入 数据了。数据可以直接导入(File-Import),也可以手工录入或者复制粘贴(Data-Data Edit (Browse) ) ?手工录入数据和在excel 中的操作一样。

eviews面板数据模型详解

1.已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费(cp,不变价格)和人均收入(ip,不变价格)居民,利用数据(1)建立面板 数据(panel data)工作文件;(2)定义序列名并输入数据;(3)估计选择面板模型;(4)面板单位根检验。 年人均消费(consume)和人均收入(income)数据以及消费者价格指数(p)分别见表9.1,9.2和9.3。 表9.1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费(元)数据人均消费1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 CONSUMEAH 3607.43 3693.55 3777.41 3901.81 4232.98 4517.65 4736.52 CONSUMEBJ 5729.52 6531.81 6970.83 7498.48 8493.49 8922.72 10284.6 CONSUMEFJ 4248.47 4935.95 5181.45 5266.69 5638.74 6015.11 6631.68 CONSUMEHB 3424.35 4003.71 3834.43 4026.3 4348.47 4479.75 5069.28 CONSUMEHLJ 3110.92 3213.42 3303.15 3481.74 3824.44 4192.36 4462.08 CONSUMEJL 3037.32 3408.03 3449.74 3661.68 4020.87 4337.22 4973.88 CONSUMEJS 4057.5 4533.57 4889.43 5010.91 5323.18 5532.74 6042.6 CONSUMEJX 2942.11 3199.61 3266.81 3482.33 3623.56 3894.51 4549.32 CONSUMELN 3493.02 3719.91 3890.74 3989.93 4356.06 4654.42 5342.64 CONSUMENMG 2767.84 3032.3 3105.74 3468.99 3927.75 4195.62 4859.88 CONSUMESD 3770.99 4040.63 4143.96 4515.05 5022 5252.41 5596.32 CONSUMESH 6763.12 6819.94 6866.41 8247.69 8868.19 9336.1 10464 CONSUMESX 3035.59 3228.71 3267.7 3492.98 3941.87 4123.01 4710.96 CONSUMETJ 4679.61 5204.15 5471.01 5851.53 6121.04 6987.22 7191.96 CONSUMEZJ 5764.27 6170.14 6217.93 6521.54 7020.22 7952.39 8713.08 表9.2 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入(元)数据人均收入1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 INCOMEAH 4512.77 4599.27 4770.47 5064.6 5293.55 5668.8 6032.4 INCOMEBJ 7332.01 7813.16 8471.98 9182.76 10349.69 11577.78 12463.92 INCOMEFJ 5172.93 6143.64 6485.63 6859.81 7432.26 8313.08 9189.36 INCOMEHB 4442.81 4958.67 5084.64 5365.03 5661.16 5984.82 6679.68 INCOMEHLJ 3768.31 4090.72 4268.5 4595.14 4912.88 5425.87 6100.56 INCOMEJL 3805.53 4190.58 4206.64 4480.01 4810 5340.46 6260.16 INCOMEJS 5185.79 5765.2 6017.85 6538.2 6800.23 7375.1 8177.64 INCOMEJX 3780.2 4071.32 4251.42 4720.58 5103.58 5506.02 6335.64 INCOMELN 4207.23 4518.1 4617.24 4898.61 5357.79 5797.01 6524.52 INCOMENMG 3431.81 3944.67 4353.02 4770.53 5129.05 5535.89 6051 INCOMESD 4890.28 5190.79 5380.08 5808.96 6489.97 7101.08 7614.36 INCOMESH 8178.48 8438.89 8773.1 10931.64 11718.01 12883.46 13249.8 INCOMESX 3702.69 3989.92 4098.73 4342.61 4724.11 5391.05 6234.36 INCOMETJ 5967.71 6608.39 7110.54 7649.83 8140.5 8958.7 9337.56 INCOMEZJ 6955.79 7358.72 7836.76 8427.95 9279.16 10464.67 11715.6 表9.3 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的消费者物价指数 物价指数1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 PAH 109.9 101.3 100 97.8 100.7 100.5 99

stata处理面板数据及修正命令集合

步骤一:导入数据 原始表如下, 数据请以时间(1998,1999,2000,2001??)为横轴,样本名(北京,天津,河北??)为纵轴 将中文地名替换为数字。 注意:表中不能有中文字符,否则会出现错误。面板数据中不能有空值。 去除年份的一行,将其余部分复制到stata的data editor中,或保存为csv格式。 打开stata,调用数据。 方法一:直接复制到data editor中。 方法二:使用口令:insheet using 文件路径 调用例如:insheet using C:\STUDY\paper\taxi.csv 其中csv格式可用excel的“另存为”导出 步骤二:调整格式 首先请将代表样本的var1重命名 口令:rename var1 样本名 例如:rename var1 province 也可直接在var1处双击,在弹出的窗口中修改: 接下来将数据转化为面板数据的格式 口令:reshape long var, i(样本名) 例如:reshape long var, i(province) 其中var代表的是所有的年份(var2,var3,var4??) 转化成功后继续重命名,其中_j 这里代表原始表中的年份,var代表该变量的名称 口令例如: rename _j year rename var taxi 也可直接在需要修改的名称处双击,在弹出的窗口中修改 步骤三:排序 口令:sort 变量名 例如:sort province year 意思为将province按升序排列,然后再根据排好的province数列排year这一列 最后,保存。 至此,一个变量的前期数据处理就完成了,请如法炮制的处理所有的变量,也就是说每个变量都做一个dta文件。在处理新变量前请使用 口令:clear 将stata重置 步骤四:合并数据 任意打开一个处理过的变量的dta文件作为基础表(推荐使用因变量的dta文件,这里使用

FANUC 系列操作面板各按键

FANUC 系列操作面板各按键: RESET(复位键): 按下此键,复位CNC系统。包括取消报警、主轴故障复位、中途退出自动操作循环和中途退出输入、输出过程等。 CURSOR(光标移动键):移动光标至编辑处 PAGE(页面转换键):显示器画面向前变换页面,显示器画面向后变换页面。地址和数字键:按下这些键,输入字母、数字和其它字符 POS(位置显示键):在CRT上显示机床现在的位置。 PRGRM(程序键):在编辑方式,编辑和显示内存中的程序。在MDI方式,输入和显示MDI数据 。在自动方式,指令值显示。 MENU OFFSET(偏置值设定和显示)。 DGNOS PARAM(自诊断参数键)。 参数设定和显示,诊断数据显示 OPR ALARM(报警号显示键):报警号显示及软件操作面板的设定和显示AUX GRAPH(图形显示键):图形显示功能 INPUT(输入键):用于参数或偏置值的输入;启动I/O设备的输入;MDI方式下的指令数据的输入。 OUTPT START(输出启动键)。 ALTER(修改键):修改存储器中程序的字符或符号。 INSRT(插入键):在光标后插入字符或符号。 CAN(取消键):取消已键入缓冲器的字符或符号。 DELET(删除键):删除存储器中程序的字符或符号。 A 坐标字绕X轴旋转。 B 坐标字绕Y轴旋转。 C 坐标字绕Z轴旋转。 D 补偿号刀具半径补偿指令。 E 第二进给功能。 F 进给速度进给速度的指令。 G 准备功能指令动作方式。 H 补偿号补偿号的指定。 I 坐标字圆弧中心X轴向坐标。 J 坐标字圆弧中心Y轴向坐标。 K 坐标字圆弧中心Z轴向坐标。 L 重复次数固定循环及子程序的重复次数。 M 辅助功能机床开关指令。 N 顺序号顺序段序序号。 O 顺序号顺序号、子程序顺序号的指定。

面板数据分析方法步骤全解

面板数据分析方法步骤全解 面板数据的分析方法或许我们已经了解许多了,但是到底有没有一个基本的步骤呢?那些步骤是必须的?这些都是我们在研究的过程中需要考虑的,而且又是很实在的问题。面板单位根检验如何进行?协整检验呢?什么情况下要进行模型的修正?面板模型回归形式的选择?如何更有效的进行回归?诸如此类的问题我们应该如何去分析并一一解决?以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结,和大家分享一下,也希望大家都进来讨论讨论。 步骤一:分析数据的平稳性(单位根检验) 按照正规程序,面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出,一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对这些数据进行回归,尽管有较高的R平方,但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归(spurious regression)。他认为平稳的真正含义是:一个时间序列剔除了不变的均值(可视为截距)和时间趋势以后,剩余的序列为零均值,同方差,即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式:既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。 因此为了避免伪回归,确保估计结果的有效性,我们必须对各面板序

列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先,我们可以先对面板序列绘制时序图,以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和(或)截距项,从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。 单位根检验方法的文献综述:在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25~250 之间,截面数介于10~250 之间) 的面板单位根检验。Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。 由上述综述可知,可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。 其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、

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