动态面板数据模型及其在Eviews中的应用。

简介：
动态面板数据模型，指的是在面板数据模型中，通过包含被解释变量的滞后项来捕捉动态滞后效应。具体而言，该模型对解释项进行了扩展，以反映因变量对自身滞后值的依赖关系。常用的参数估计方法为广义矩估计（GMM）。为了进行案例实战，我们准备了1998年至2017年中国30个省份的数据集，其中自变量为年龄、就业率和开放程度（age, open labor），因变量为afdi。接下来，我们将演示如何在Eviews中实现面板数据的录入。Eviews的数据录入方式与常规面板模型的数据录入方式有所不同：首先，通过“File”->“New”->“Workfile”创建工作文件；然后，右键点击“New Object”->“Series”，分别创建因变量afdi和自变量series；最后，按照上述步骤导入所有相关数据并建立模型。