一、数据预处理

在将数据录入前，需将Excel中的数据进行预处理：

Step1：将Excel中的数据整理成堆积数据，每个变量一列数据；

Step2：输入截面单元的标识（表示地区的符号，前面加_；如：_HB、_NMG等）；

Step3：根据Excel表中数据的排列形式，转换EViews中数据的排列方式——按截面单元/时期顺序堆积数据。

具体整理形式如下：

此外，介于上期中的理论模型，可发现，在建模前，还需对各变量进行对数处理。

二、数据录入

小编利用Eviews软件，对面板数据进行检验前，需将面板数据录入Eviews软件中，而数据录入方式有两种，小编就其中一种进行解说。

Step1：选择File/New/Workfile，在出现的创建工作文件对话框中：

在“Workfile structure type”中选择“Dated-regular frequency”，再输入起始、终止期，“Start date”表示起始时间，本例中为2000年；而“End date”表示终止时间，本例中为2012年；点击“OK”后，出现下面窗口：

Step2：点击Objects/New Object，选择Pool对象，在弹出的窗口中输入各个截面单元的识别标识（习惯上加上前缀“_”）,本例子中的截面单元即为地区：

Step3：在上述pool对象中，点击点击View/Spreadsheet（stacked data），系统要求输入序列名列表：

Step4：点击编辑按钮，“Edit+/-”, 利用复制+粘贴的方式，将EXCEL表中的数据复制到工作表中去。

三、数据平稳性检验

面板数据也具有时间数列的性质,统计性质常常会因某种原因出现随时间的推移而发生变化,出现非平稳的现象。如果对非平稳的面板数据进行直接回归,可能产生“伪回归”现象,用普通最小二乘(OLS)估计的参数不在是一致的。因此在对面板数据进行回归之前,需要对数据平稳性进行检验,也就是单位根检验。

具体软件实践过程：在pool对象中，选择View/Unit Root Test，并输入相应的“Pool series”中输入检验变量，例如：小编检验变量lnY的平稳性，则在“Pool series”中输入“?lny”

其中，右下角该部分具体表示：

检验结果见下表：即各种方法的结果都接受原假设，说明该变量存在单位根，是非平稳序列。

那么需对该变量进行1阶差分处理，再对1阶差分序列进行检验，软件实现过程，即选择View/Unit Root Test，并输入相应的“Pool series”中输入“?lny”，并在左下角“test for unit root in”中选择“1st difference”如下图。

检验结果见下表，即各种方法的结果都拒绝原假设，说明该变量1阶差分后平稳，也就是意味着原变量1阶单整，I（1）。

同理，其他各变量也按上述步骤进行检验，在此，小编将不再详细展开叙述，具体检验结果见下表：

从上表可见，各变量均为一阶单整，但为避免“伪回归”现象的发生，需对各变量进行协整检验，检验变量间是否存在长期均衡关系。

四、协整检验

协整指两个或多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的或是较低阶单整的。存在协整关系，说明变量间存在长期稳定的比例关系。

具体软件操作过程：在pool对象，选择Views/ Cointegration Test…，然后在变量框中输入各变量 “?lny ?lnl ?lnk ?lnm”,在“test type”中选择检验方法，本例中小编选择Pedroni检验和Kao检验方法，具体见下图。

可知，在5%显著性水平下，协整检验的组间和组内统计量均拒绝不存在协整关系的原假设，即各变量间存在协整关系，可以直接进行回归分析，不会产生伪回归。

下期，小编将就面板数据模型识别以及参数估计的具体EVIEWS操作过程，进行详细阐述，请持续关注中国指数网指数学院模块。