不可不知的4个经典案例数据：面板VAR模型

主要观点总结

本文介绍了四个关于面板VAR模型的应用案例，涉及数据实现过程、模型代码和结果分析。

关键观点总结

关键观点1: 案例1：使用nlswork2数据介绍面板向量自回归PVAR的学习和使用，包括模型代码和选择过程。

本部分详细描述了如何使用Stata软件应用面板向量自回归模型（PVAR）于nlswork2数据集上。包括数据介绍、模型代码集合、估计结果表格等。

关键观点2: 案例2：使用psidextract数据展示面板VAR模型的建模操作。

本部分使用psidextract数据，通过复制Holtz-Eakin、Newey和Rosen(1988)的研究，展示了面板VAR模型的简化形式，包括变量生成、模型估计、格兰杰检验等操作。

关键观点3: 案例3：比较面板VAR和VAR模型，使用lutkepohl2数据。

本部分通过比较面板VAR（pvar）和常规VAR模型，展示了如何估计和分析面板数据的时间序列模型。包括VAR和pVAR模型的估计、比较和冲击响应函数的可视化。

关键观点4: 案例4：使用grunfeld数据展示面板VAR模型的进阶应用。

本部分详细介绍了如何使用grunfeld数据集进行面板VAR模型的拟合，包括导入数据、变量重命名、设定声明、模型估计、滞后阶数选择、冲击响应函数、方差分解和格兰杰检验等。

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不可不知的4个案例数据实现面板VAR模型 案例1：使用nlswork2数据 本部分完整操作请查看文章： 一文读懂面板向量自回归PVAR学习手册 简介：我们通过分析年工作时间和小时收入之间的关系来说明pvar命令集的使用，Holtz-Eakin, Newey和Rosen(1988)在他们关于面板向量自回归的开创性论文中分析了这一关系。为了将我们的新程序与Stata内置的var命令集进行比较，我们还将新的pvar命令集应用于Lutkephol(1993)的 West Germany 时间序列数据。 数据介绍：我们使用了Stata提供的1968年至1978年全国纵向调查中14-26岁女性的子样本。我们的子样本包括2039名女性，她们在至少三轮调查中报告了工资(工资)和年度工作时间(小时)，其中两轮调查是连续进行的。Holtz-Eakin等人使用了相同的调查，但不同的时间段和不同的工作人员子样本，因此结果可能不是直接可比的。使用前四个滞后时 ………………………………