admin 管理员组文章数量: 1087139
2024年4月16日发(作者：passing)
面板数据计量分析 白仲林
基于EViews 6的面板数据计量分析
对于面板数据，EViews 6 提供的估计方法有如下三种，
最小二乘估计——LS - Least Squares (and AR)
二阶段最小二乘估计——TSLS - Two-Stage Least Squares (and AR)
动态面板数据模型的广义矩估计——GMM / DPD - Generalized Method of Moments
/Dynamic Panel Data
第1节 “LS - Least Squares (LS and AR)”估计
如果选择最小二乘方法估计面板数据模型，在“
Equation Estimation
”窗口中，须依次设置
“
Specification
”、“
Panel Options
”和“
Options
”页面。
1.1“Specification”页面
在“
Specification
”页面中，完成模型设定和估计样本时间范围的选择。
1 在“
Equation specification
”编辑区，指定模型的被解释变量、截距项和解释变量；
2 在“
Sample
” 编辑区，指定估计样本时间的范围。
1.2“Panel Options”页面
设置模型中不可观测的双（单）因素效应，即面板数据回归模型的选择。点击“
Panel Options
”
面板数据计量分析 白仲林
该页面包含三方面内容。
1 效应设置
在“Effects specification”选择区，设定面板数据模型的个体效应和时间效应，可选择的
选项有“None”、“Fixed”和“Random”，分别表示“无效应”、“固定效应”和“随机效
应”。如果选择了“Fixed”或“Random”，EViews在输出结果中自动添加一个共同常数，即
截距项，以保证效应之和为零。否则，截距项必要时，须在“Specification”页面的“Equation
specification”编辑区设定模型截距项。
2 GLS加权
设置“
GLS Weights
”可以在下拉框中选择如下选项
之一。其选择标准为：
版权声明：本文标题：基于EViews 6的面板数据计量分析 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://roclinux.cn/b/1713258864a626347.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
更多相关文章
王炸！微软发布Visual ChatGPT：视觉模型加持ChatGPT实现丝滑聊天
近来，AI领域迎来各个领域的大突破，ChatGPT展现出强大的语言问答能力和推理能力，然而作为一个自然语言模型，它无法处理视觉信息。 与此同时&
国内大模型落地「狂飙」一年，各家厂商成绩如何？
2024年国内大模型落地大比拼：百度第一。 来源：AI科技评论 Gartner《2025 年十大战略技术趋势》中预测，到2028年至少有15%的日常工作决策将由代理型AI&a
51c大模型~合集81
我自己的原文哦~ https:blog.51ctowhaosoft12694643 #斯坦福吴佳俊扩散自蒸馏来了 突破文生图身份保留挑战 艺术家们该高兴了。 近年来，文本到图像扩散模型为图像合成树立了新标
大模型本地化部署1-Ollama安装（Windows）
大模型本地化部署1-Ollama安装（Windows） 1、下载Ollama安装包2、安装Ollama3、设置模型存放目录4、查看Ollama支持的模型5、模型安装6、查看已安装的模型列表7、运行
《DeepSeek R1 人工智能大模型最简安装步骤》
《DeepSeek R1 最简安装步骤》 一、Windows系统二、macOS系统三、Linux系统 DeepSeek R1最简安装可以借助Ollama工具来进行，以下是在不同系统中的安装步骤：
【大模型】ChatGPT 数据分析与处理使用详解
目录 一、前言 二、AI 大模型数据分析介绍 2.1 什么是AI数据分析 2.2 AI数据分析与传统数据分析对比 2.2.1 差异分析 2.2.2 优劣势对比 2.3 AI大模型工具数据分析应用场景 三、AI大模型工具数据分析
ChatGPT vs. DeepSeek：大模型赛道的差异化竞争
ChatGPT vs. DeepSeek：大模型赛道的差异化竞争 人工智能语言模型的快速发展正在重塑人机交互的边界，在这场技术浪潮中，ChatGPT与DeepSeek作为两
win10系统通过ollama部署本地大模型
1、访问官网安装最新版本ollama https:ollamadownload —————————————————————— 2024-11-30的版本是ollama 0.4.6，资源可自取 通过网盘分享的文件
使用page assist浏览器插件结合deepseek-r1 7b本地模型
为本地部署的DeepSeek R1 7b模型安装Page Assist，可以按照以下步骤进行： 一、下载并安装Ollama 首先，你需要下载并安装Ollama&
开源模型应用落地-LlamaIndex学习之旅-LLMs-集成LangChain（一）
一、前言 在这个充满创新与挑战的时代，人工智能正以前所未有的速度改变着我们的学习和生活方式。LlamaIndex 作为一款先进的人工智能技术，它以其卓越的性能和创新的功能，为学习者带来前所未有的机遇。我们将带你逐步探索 Llama
制作一个类似ChatGPT的AI对话网站，模型能力使用ChatGPT
要快速搭建一个类似ChatGPT的AI对话网站，并且使用类似ChatGPT的模型能力，可以考虑以下技术和工具： ### 1. **使用现有的AI模型平台** - **Open
2025 年 AI 十大展望：软件市场扩大 10 倍、系统比模型更重要、OpenAI 先发优势消退...
尽管有 Scaling Law 放缓这样的疑虑，但整体而言，多数业内人士对 AI 过去一年的诸多进展感到兴奋，对新的一年 AI 的发展更是充满期待，尽管
一文教你在windows上实现ollama+open webui、外网访问本地模型、ollama使用GPU加速
前言： ollama工具的出现让大语言模型的部署变得格外的轻松，但是在windows系统部署之后发现无法使用GPU进行加速，通过多方面查找资料发现可以在docker中使用命
Windows搭建Docker+Ollama+Open-WebUI部署DeepSeek本地模型
Windows搭建DockerOllamaOpen-WebUI部署DeepSeek本地模型 本文将详细介绍如何在 Windows 系统 上安装和使用 DockerOllamaOpen-WebUI，这三个强大的工具
《DeepSeek R1 人工智能大模型最简安装步骤》：此文为AI自动生成
《DeepSeek R1 最简安装步骤》 一、Windows系统二、macOS系统三、Linux系统 DeepSeek R1最简安装可以借助Ollama工具来进行，以下是在不同系统中的安装步骤：
大模型相关网站整理
目录 一：大模型开发网站 1. 开源模型平台 2. 私有化部署大模型 3. LangChain中文网 4. LangChain4j 5. 通过标准的OpenAI API 格式访问所有的大模型 二：国内AI大模型应用盘点 聊天
机器学习—模型公平性
机器学习—模型公平性 目录 机器学习—模型公平性零、前言一、公平性评价指标1.有哪些常见、常用的公平性指标？如何计算？1.0 公平的定义1.1 针对二分类模型、二值字段分群1.2 针对二分类模型、
OpenAI API模型ChatGPT各模型功能对比，o1、o1Pro、GPT-4o、GPT-4.5调用次数限制附ChatGPT订阅教程
本文包含OpenAI API模型对比页面以及ChatGPT各模型功能对比表 - 截至2025最新整理数据：包含模型分类及描述；调用次数限制； 包含模型的类型有&#x
ChatGPT与Claude AI：两大生成式对话模型的比较分析
自ChatGPT推出以来，这款强大的AI聊天机器人迅速吸引了全球的关注。其出色的对话能力和多样化的应用场景，成为许多人初次体验基于大规模语言模型的潜力。然而，在这个快速发展的
windows安装Ollama+模型下载
1、访问ollama官方网址 https:ollamadownload2、选择对应操作系统版本，点击下载 3、下载完之后双击OllamaSetup.exe文件，进行安装 4、进入CMD&
发表评论