简书同步链接Eviews3种面板模型的选择-F检验操作详情
之前有小伙伴问小编关于三种面板模型（不变系数、变截距、变系数）的选择，具体如何操作，所以今天小编亲自来实操咯。
今天看书又对这三种模型有了新的理解，所以赶紧分享记录一下，以防被遗忘（这该死的记性）。
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先上模型
1、变系数模型
y i = α i + x i β i + u i , i = 1 , 2 , ⋯ , N y_{i}=alpha_{i} +x_{i}beta_{i} +u_{i},i=1,2,cdots ,N yi=αi+xiβi+ui,i=1,2,⋯,N
2、变截距模型
y i = α i + x i β + u i , i = 1 , 2 , ⋯ , N y_{i}=alpha_{i} +x_{i}beta +u_{i},i=1,2,cdots ,N yi=αi+xiβ+ui,i=1,2,⋯,N
3、不变系数模型
y i = α + x i β + u i , i = 1 , 2 , ⋯ , N y_{i}=alpha +x_{i}beta +u_{i} , i=1,2,cdots ,N yi=α+xiβ+ui,i=1,2,⋯,N
对模型简单粗暴的理解，变系数模型，系数变了，意味着结构变了，那截距项肯定也变啊（当然不排除截距项都相等的命运，这也太？巧了吧）； 变截距模型，只有截距变，但是系数不变（让所有个体系数不变，截距变允许吧？当然啊）； 不变系数模型，要求最高，系数和截距都不变，但是不中用（因为让所有个体结构一样，截距也一样，这样做出来的模型实用性不高，条件太苛刻了）。
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一、理论准备
模型属于上述1、2、3上述哪种情形，需要进行协方差分析检验，主要检验为如下两个假设：
H1: β 1 = β 2 = ⋯ = β N beta _{1}=beta _{2}=cdots =beta _{N} β1=β2=⋯=βN
H2: α 1 = α 2 = ⋯ = α N , β 1 = β 2 = ⋯ = β N alpha _{1}=alpha _{2}=cdots =alpha _{N}, beta _{1}=beta _{2}=cdots =beta _{N} α1=α2=⋯=αN,β1=β2=⋯=βN
接受H2，则数据符合模型3，即不变系数模型；
拒绝H2，但接受H1，则数据符合模型2，即变截距模型；
拒绝H2，也拒绝H1，则数据符合模型1，即变系数模型。
二、数据准备
高铁梅计量里的面板数据：1935-1954年美国5家企业的3个经济变量（I 、K、 M）20年的观测值。
2.1数据导入
这种数据格式如何导入Eviews，变成Eviews可操作的数据呢？
这里Eviews的数据格式和我们给的Excel的数据格式显然不一样，然后这里小编抖了一个机灵，把i_ch、i_ge、i_gm、i_us、……m_ch、m_Ge、m_us、m_we按组方式打开，然后把Excel里的数据复制过来，然后删除组即可。打开数据以后就是下面这样子了。
而且发现这个数据样式跟小编之前写的Eviews写入面板数据②不一样，所以今天又get到Eviews面板模型数据的另一种处理方式。
3、协方差分析检验
在假设 H2 下检验统计量 F2 服从相应自由度下的F分布。若计算所得到的统计量 F2 的值不小于给定置信度下的相应临界值，则拒绝假设 H2，继续检验假设 H1。反之，接受 H2则认为样本数据符合不变系数模型。
在假设H1下检验统计量F1也服从相应自由度下的F分布，若计算所得到的统计量F1的值不小于给定置信度下的相应临界值，则拒绝假设H1。如果接受H1，则认为样本数据符合变截距模型，反之拒绝H1 ，则认为样本数据符合变系数模型。
下面是（1）是中寻找残差平方和时候的模型选择的配置方式，也是今天小编的新发现。
好了，今天就到这儿了，祝大家学习愉快喔~
今天是我们孝义市欢迎援鄂医疗队凯旋回归的日子，他们都平安回来了，万幸！