面板数据建模步骤
面板数据模型 计量经济学 EVIEWS建模课件
⑶当使用一个Pool序列名时，EViews认为将 准备使用Pool序列中的所有序列。EViews会自动 循环查找所有截面识别名称，并用识别名称来替 代“？”。然后会按指令使用这些替代后的名称 了。Pool序列必须通过Pool对象来定义，因为如 果没有截面识别名称，占位符“？”就没有意义。
使用基本名和截面识别名称组合命名。截面 识别名称可以放在序列名中的任意位置，只要保 持一致即可。例如:GDP_JPN,GDP_USA,GDP_UK等; 其中“GDP”作为序列的基本名。
⑴通过View/Cross-Section Identifiers或选 择工具条的Define按钮，可以显示Pool中的截面成 员识别名称，并可以对其进行编辑。
⑵通过sheet按钮定义一组序列名, 序列名是 由基本名和所有截面识别名构成的。在Pool中的关 键是序列命名： 各序列名的命名规则可以使用基 本名和“？”占位符构成，其中“？”代表截面识 别名。如序列名为GDPJPN，GDPUSA，GDPUK，相应 的Pool序列命名时就要输入GDP?。如果序列名为 JPNGDP，USAGDP，UKGDP，则为 ?GDP。
⑴通过确定工作文件样本来指定堆积数据表中 要包含哪些时间序列观测值。
⑵打开Pool，选择View/Spreadsheet(stacked data)，EViews会要求输入序列名列表，可以输入 普 通 序 列 名 或 Pool 序 列 名 。 如 果 是 已 有 序 列 ， EViews 会 显 示 序 列 数 据 ； 如 果 这 个 序 列 不 存 在 ， EViews会使用已说明的Pool序列的截面成员识别名 称建立新序列或序列组。
⒉ 堆积数据 选择View/Spreadsheet(stacked data)， EViews会要求输入序列名列表。
面板数据（paneldata）简单建模过程一．pool对象工作文件的建立
面板数据（Panel Data）简单建模过程一．Pool对象工作文件的建立Pool对象工作文件是Eviews中专门用来存放时间序列/截面数据这种二维结构数据的的。
Pool对象工作文件的创建方法是在工作文件窗口选择Objects/New Object/Pool,在出现的对话框左边选择Pool，在右上角可以为新对象起名，如输入INC，表示收入，点击OK后，出现定义对话框，在编辑窗口中可以输入截面成员的识别名，识别名应该尽量方便并且简洁，在截面识别名前最好加上下划线“_”，这样比较清楚表达指标所属截面单元。
本案中_bj表示北京，_tj表示天津，以此类推输入。
如图1。
图1：识别名定义框如果还需要建立相同截面单元结构的合成对象时，可以不需要再如上例一样重新建立，可以通过对象的复制方法进行，注意，这里复制的只是数据结构，并非数据本身。
本案中需要建立消费（CONS）对象文件，因此在工具栏选择Objects/ Copy/Copy Object，并将复制新对象重新命名为CONS即可。
二．Pool序列的建立打开对象文件inc，在工具栏选择View/Spreed Sheet，在弹出对话框中输入要建立的序列名，如本案中，要建立收入序列输入INC?，此处“？”表全部收入序列，若北京地区的的收入序列就输入INC-BJ。
输入后相应的序列将在工作文件中生成，并且弹出数据输入框，如图2所示。
消费序列CONS？的建立同上。
图2：INC?序列截面堆栈数据输入框从图中清楚看出，数据是按照截面单元组织在一起的，如果想将其改变为按照时间堆栈的方式排列可以点击工具栏中的的order，如图3所示。
图3：INC?序列时间堆栈数据输入框要进行数据的输入时必须要点击工具栏的Edit，将单元格激活。
三．数据读入数据的录入可以以手工的方式通过复制后粘帖录入。
当然，也可以通过直接调用的形式读入读入数据，本案以excel文件为例。
在输入数据之前，必须把数据处理为按照时间或者截面单元堆栈的形式，如表4所示。
STATA面板数据模型操作命令讲解
STATA面板数据模型操作命令讲解1. xtset：该命令用于设置面板数据模型的数据结构。
在使用面板数据模型命令之前，需要先使用xtset命令来指定数据集的面板结构。
例如，如果数据集中包含一列代表时间（年份）和一列代表个体（公司），则可以使用以下命令指定数据结构：2. xtreg：该命令用于估计面板数据模型的普通最小二乘回归系数。
以下是xtreg命令的一般形式：xtreg dependent_var independent_vars, options其中，dependent_var是依赖变量，independent_vars是自变量，options是可选参数。
通过指定options参数，可以对估计结果进行调整和控制，例如指定固定效应、随机效应或混合效应模型。
3. xtreg, fe：该命令用于估计固定效应模型。
固定效应模型是一种控制个体固定效应的面板数据模型。
使用以下命令可以估计固定效应模型：xtreg dependent_var independent_vars, fe通过指定fe参数，可以估计固定效应模型，并控制除个体固定效应以外的其他混杂效应。
4. xtreg, re：该命令用于估计随机效应模型。
随机效应模型是一种允许个体固定效应和随机效应的面板数据模型。
使用以下命令可以估计随机效应模型：xtreg dependent_var independent_vars, re通过指定re参数，可以估计随机效应模型，并考虑个体固定效应和随机效应对因变量的影响。
5. xtreg, mle：该命令用于估计混合效应模型。
混合效应模型是一种允许个体固定效应和随机效应的面板数据模型，并且可以对效应参数进行最大似然估计。
使用以下命令可以估计混合效应模型：xtreg dependent_var independent_vars, mle通过指定mle参数，可以估计混合效应模型，并通过最大似然估计法对参数进行估计。
详细的EVIEWS面板数据分析操作
详细的EVIEWS面板数据分析操作引言EVIEWS是一款专业的经济统计软件，广泛应用于经济学和金融领域的数据分析和建模。
EVIEWS提供了丰富的面板数据分析功能，可以帮助用户进行面板数据的处理、描述统计、回归分析等操作。
本文将详细介绍EVIEWS中面板数据分析的操作流程和常用功能。
EVIEWS面板数据的导入首先，我们需要将面板数据导入到EVIEWS中进行分析。
EVIEWS支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV、数据库等。
在导入面板数据时，需要保证数据具有正确的格式，例如面板数据应包含个体（cross-sectional）和时间（time-series）的维度，且面板数据的变量应按照一定的顺序排列。
在导入面板数据后，我们可以利用EVIEWS提供的数据操作命令对数据进行处理和调整。
例如，可以通过group命令将数据按照个体或时间进行分组，通过sort命令对数据进行排序，以便后续的面板数据分析。
面板数据的描述统计分析在面板数据导入并处理完毕后，我们可以进行面板数据的描述统计分析。
EVIEWS提供了丰富的统计功能，可以计算面板数据的平均值、标准差、相关系数等指标。
下面介绍几个常用的描述统计功能：1.summary命令：该命令可以计算面板数据每个变量的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，并输出到EVIEWS的结果窗口中。
2.correlation命令：该命令可以计算面板数据各变量之间的相关系数矩阵，并输出到结果窗口中。
3.tabulate命令：该命令可以对面板数据进行交叉分组统计，例如计算变量A在变量B的每个取值下的频数和比例。
通过对面板数据进行描述统计分析，可以初步了解数据的分布特征和变量间的关系，为后续的面板数据分析提供基础。
面板数据的回归分析除了描述统计分析，EVIEWS还提供了面板数据的回归分析功能。
通过面板数据回归分析，可以探究变量间的因果关系和影响程度。
下面介绍两个常用的回归分析命令：1.panel least squares（PLS）命令：该命令可以进行面板数据的最小二乘回归分析。
面板数据的模型建立和检验分析
一
、
面板 数 据 及 其 模 型 简介
段上 更新 相 同数 目的样本 ； 面板数 据 。 伪 （ ） 二 面板数 据模 型简 介
●
（ ） 一 面板 数据 简 介
令
＝ 截 面单 元 ｉ 时间 ｔ的因变 量 的值 在
ｌ ２
Ｘ ●汜 订 Ｘ
￡
面板数据建模及检验是近年来发展较快的数量 经济学分支 。所谓面板数据 ， 是指同一截面单 元数 据集上对不 同时间段 上的重复观测 值 （ｅｅｔ ］ｒｐａ ｄ ｅ
用矩 阵形式 表示 如下 ：
＝
元的信息 ， 给出了更多的变量 、 数据信息 、 自由度， 从 而减少了变量之 间多重共线性 的产生 ， 使估计 结果 更加有效 、 稳定 、 可靠。（ ） ３ 面板数据可 以将不 同时 间点上的经历和行为联系起来 ， 表明不 同个体的截 面数据是如何随时间的变化而变化 的， 能够更好地 研究数据的动态矫正。（ ） ４ 面板数据可 以研究不断 变化 的个体类型。（ ） ５ 面板数据模 型可 以构造和检 验比纯时间序列 和截面数据更 为复杂 的行为模型 ，
如技 术 的有 效性 。（ ） ６ 面板 数 据模 型可 以给 出 较纯
令
Ｙ ＝
一
２
２
一
Ｔ
ｘ ｌ
ｌ
Ｘ ＝
ｘ ；
●
：
ｘ
其中 “ 是第 ｉ 个单元在时Ｎ ｔ 的干扰项 ， ｔ＝１ … ， ， 丁还可将面板数据写成如下矩阵形式 ：
Ｙ ＝ Ｘｂ ＋ ｅ
面板 数据 的模型建立和检验 分析
林 谦
６０７） １０ ４ （ 西南财经大学 经济数学系 ， 四川 成都
第4章-面板数据模型(张晓峒2012年2月)
11,000 10,000 9,000 8,000 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000
CP_IAH CP_IFJ CP_IHLJ CP_IJS CP_ILN CP_ISD CP_ISX CP_IZJ
CP_IBJ CP_IHB CP_IJL CP_IJX CP_INMG CP_ISH CP_ITJ
file：5panel02 file：6panel02 file：5panel02a
Cheng Hsiao
Baltagi
白仲林著
Baltagi著 白仲林主译
《面板数据的计量经济分析》 白仲林著，张晓峒主审， 南开大学出版社，2008， 书号ISBN978-7-310-02915-0
1．面板数据定义 时间序列数据或截面数据都是一维数据。时间序列数据是变量按时间得到 的数据；截面数据是变量在固定时点的一组数据。面板数据是同时在时间和截 面上取得的二维数据。所以，面板数据（panel data）也称作时间序列与截面混 合数据（pooled time series and cross section data） 。面板数据是截面上个体在不 同时点的重复观测数据。 panel 原指对一组固定调查对象
1, 如果属于第i个个体，i 1, 2, ..., N , 其中 Di = 其他, 0,
个体固定效应模型（3）还可以用多方程表示为 y1t = 1 + X1t ' + 1t, y2t = 2 + X2t ' + 2 t, …
注意： （1）在 EViews 输出结果中i 是以一个不变的常数部分和随个体变化的部分相加而成。 （2）在 EViews 5.0 以上版本个体固定效应对话框中的回归因子选项中填不填 c 输出结 果都会有固定常数项。
面板数据模型
面板数据模型引言概述：面板数据模型是一种经济学和统计学领域常用的数据分析方法，它可以更准确地描述和分析时间序列和横截面数据的关系。
本文将从五个大点来阐述面板数据模型的相关内容。
正文内容：1. 面板数据模型的基本概念1.1 面板数据的定义和特点：面板数据是指在一段时间内对多个个体进行观察得到的数据，包含了时间序列和横截面的特点。
1.2 面板数据的分类：面板数据可以分为平衡面板和非平衡面板，平衡面板是指每一个个体在每一个时间点都有观测值，非平衡面板则相反。
2. 面板数据模型的估计方法2.1 固定效应模型：固定效应模型是面板数据模型中最常用的一种估计方法，它通过引入个体固定效应来控制个体特定的不可观测因素对因变量的影响。
2.2 随机效应模型：随机效应模型则是通过引入个体随机效应来控制个体特定的不可观测因素对因变量的影响，相比于固定效应模型，它更加灵便。
2.3 混合效应模型：混合效应模型是固定效应模型和随机效应模型的结合，既考虑了个体固定效应，又考虑了个体随机效应。
3. 面板数据模型的假设检验3.1 Hausman检验：Hausman检验是用来判断固定效应模型和随机效应模型哪个更适合的一种假设检验方法。
3.2 异方差检验：由于面板数据模型中存在异方差问题，需要进行异方差检验来确保模型的可靠性。
3.3 序列相关检验：面板数据模型中还需要进行序列相关检验，以确保模型的误差项是否存在相关性。
4. 面板数据模型的应用领域4.1 经济学领域：面板数据模型在经济学领域广泛应用，可以用于研究经济增长、劳动经济学、国际贸易等问题。
4.2 社会学领域：面板数据模型也被用于社会学研究中，可以用于分析教育、健康、家庭结构等社会问题。
4.3 金融学领域：面板数据模型在金融学领域的应用也很广泛，可以用于研究股票市场、债券市场等金融问题。
5. 面板数据模型的优缺点5.1 优点：面板数据模型可以同时考虑个体特征和时间变化，更准确地描述变量之间的关系。
面板数据模型入门讲解
面板数据模型入门讲解面板数据模型是经济学和社会科学研究中常用的一种数据分析方法。
它是对跨时间和跨个体的数据进行统计分析的一种有效方式。
本文将介绍面板数据模型的基本概念、应用场景以及如何进行面板数据的建模和分析。
一、面板数据模型的基本概念面板数据模型是指在一段时间内，对多个个体（如个人、家庭、企业等）进行观测得到的数据。
它包含了时间维度和个体维度，可以用来分析个体和时间对变量之间的关系。
面板数据模型的优势在于可以控制个体固定效应和时间固定效应，从而减少了误差项的异质性。
面板数据模型可以分为两种类型：平衡面板数据和非平衡面板数据。
平衡面板数据是指在每一个时间点上，每一个个体都有观测值；非平衡面板数据则是指在某些时间点上，某些个体可能没有观测值。
根据面板数据的类型，我们可以选择不同的面板数据模型进行分析。
二、面板数据模型的应用场景面板数据模型在经济学和社会科学的研究中有广泛的应用。
例如，经济学家可以利用面板数据模型来研究个体的收入与教育水平之间的关系，企业可以利用面板数据模型来研究市场份额与广告投入之间的关系。
面板数据模型还可以用于政策评估。
例如，政府实施了一项教育政策，为了评估该政策的效果，可以利用面板数据模型来比较政策实施先后个体的教育水平变化。
这样可以更准确地评估政策的影响。
三、面板数据模型的建模和分析在进行面板数据模型的建模和分析时，需要考虑以下几个步骤：1. 确定面板数据的类型：首先需要确定面板数据是平衡面板数据还是非平衡面板数据。
如果是非平衡面板数据，需要考虑如何处理缺失观测值的问题。
2. 检验面板数据的平稳性：面板数据模型的前提是变量是平稳的。
可以通过单位根检验等方法来检验变量的平稳性。
3. 选择面板数据模型：根据面板数据的特点和研究问题的需要，选择适合的面板数据模型。
常用的面板数据模型包括固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型等。
4. 进行面板数据模型的估计和判断：利用面板数据模型进行参数估计和假设检验。
金融计量经济第四讲面板数据(PanelData)模型
• 因为是面板数据，涉及截面与时间，与一般的单方 程模型有所不同。模型(4. 1)实际上代表几种情形。 常用的有如下三种情形： • 情形1： i j , i j , • 情形2： i j , i j , • 情形3： i j , i j , • 理论上讲，根据截距或斜率是否可变，排列组合有 四种情形，上面三种未列出截距相同斜率不同的情 形。这三种是代表性的。 • 由截距和斜率的统计关系，情形2又可分为确定效 应模型与随机效应模型。
二、面板数据模型的检验
• 面板数据模型的检验主要是考虑截距项和斜率项在 不同截面不同时间下是否一致，所以检验的第一个 假设为： • H2： yit X it u， it 即斜率截距相同。 • 如果H2不能成立，则检验H1：yit i X it uit • 如果上面二个假设都不成立，则是斜率和截距都不 相同（情形3）的模型： yit i X it i uit • 一般不考虑截距相同而斜率不同的情况，实际应用 中这种情况没有意义。 • 面板数据模型的检验
• 平行数据或面板数据（panel data）,我们也称这 些数据为联合利用时间序列/截面数据（Pooled time series，cross section）指在时间序列上取 多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所 构成的样本数据。面板数据计量经济学模型是近 20年来计量经济学理论方法的重要发展之一，具 有很好的应用价值。 • 适用问题如：生产分析中技术进步与规模影响； 开放式基金赎回影响；上市公司股权结构影响； 投资收益基本面影响等。
（二）截距斜率固定模型
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
面板数据建模步骤
面板数据建模步骤面板数据建模是一种统计学方法，用于分析追踪同一样本个体多个时间点的数据。
面板数据建模方法广泛应用于经济学、社会学和管理学等领域，在政策评估、市场研究和企业管理等方面具有重要意义。
下面将详细介绍面板数据建模的步骤。
第一步：数据收集和准备在进行面板数据建模之前，我们首先需要收集样本的面板数据。
这包括跨时间的数据变量和样本个体的标识变量。
面板数据可以是纵向面板，即同一个体在多个时间点的数据，也可以是横向面板，即多个个体在同一时间点的数据。
在收集数据时，需要注意数据的完整性和一致性，确保样本个体和时间变量的准确性。
第二步：面板数据描述性统计分析在收集面板数据后，我们需要对数据进行描述性统计分析，了解数据的特征和变化。
可以分别对不同时间点和不同个体进行描述性统计，包括平均值、标准差、最小值、最大值等统计指标。
此外，还可以通过绘制散点图、柱状图等图表分析个体和时间变量之间的关系。
第三步：面板数据平稳性检验面板数据建模的前提是数据的平稳性。
平稳性指变量的均值和方差保持常数不变，不存在趋势和周期性变化。
为了检验面板数据的平稳性，可以使用单位根检验方法，如ADF检验、PP检验等。
如果数据不平稳，则需要进行差分处理或转化为满足平稳性的形式。
第四步：面板数据模型选择在面板数据建模中，常用的模型包括固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型。
固定效应模型假设个体效应对解释变量是固定的，随机效应模型假设个体效应是随机的，混合效应模型同时考虑了个体效应和时间效应。
在选择面板数据模型时，需要根据具体问题和数据特征进行判断和选择。
第五步：面板数据模型估计一旦选择了面板数据模型，就需要对模型进行估计。
常用的面板数据估计方法有最小二乘估计、广义最小二乘估计和固定效应估计等。
根据模型的不同形式和假设条件，选择合适的估计方法进行参数估计。
第六步：面板数据模型诊断在面板数据建模过程中，还需要进行模型的诊断，检验模型的拟合度和假设是否成立。
动态面板数据模型
第17章动态面板数据模型17.1动态面板数据模型前一章讨论具有固定效应和随机效应的线性静态面板数据模型，但由于经济个体行为的连续性、惯性和偏好等影响，经济行为是一个动态变化过程，这时需要用动态模型来研究经济关系。
本章主要讨论动态面板数据模型的一般原理和估计方法，然后介绍了面板数据的单位根检验、协整分析和格朗杰因果检验的相关原理及操作。
17.1.1动态面板模型原理考虑线性动态面板数据模型为pY =送Pj Y it」+X it B +d i +S it （17.1.1）j 土首先进行差分，消去个体效应得到方程为：p厶Y t - 7 几汎」」X i「r ；it （17.1.2）j 土可以用GMM对该方程进行估计。
方程的有效的GMM估计是为每个时期设定不同数目的工具，这些时期设定的工具相当于一个给定时期不同数目的滞后因变量和预先决定的变量。
这样，除了任何严格外生的变量，可以使用相当于滞后因变量和其他预先决定的变量作为时期设定的工具。
例如，方程（17.1.2 ）中使用因变量的滞后值作为工具变量，假如在原方程中这个变化是独立同分布的，然后在t=3时，第一个时期观察值可作为该设定分析，很显然Y1是很有效的工具，因为它与*2相关的，但与."■：；i3不相关。
类似地，在t=4时，Y i2和丫“是潜在的工具变量。
以此类推，对所以个体i用因变量的滞后变量，我们可以形成预先的工具变量：Y i! 0 0 00 Y i1 Y i2 0W i = （17.1.3）■■匸・■ A・.・■■■■■ ■■ ■■ J■< >■ <■・..・■■0 0 0 …Y i1 作…丫汗〜每一个预先决定的变量的相似的工具变量便可以形成了。
假设；it不存在自回归，不同设定的最优的GMM加权矩阵为：-1(17.1.4)-2-10 00 1 -120 (00)其中三是矩阵，71・---■・・・・・・--■2000 …2-1000 (12)乙包含严格外生变量和预先决定的变量的混合。
面板数据非线性回归模型建模方法及其应用
面板数据非线性回归模型建模方法及其应用一、本文概述面板数据非线性回归模型建模方法及其应用是近年来计量经济学领域研究的热点之一。
面板数据，也称为纵向数据或时空数据，包含了多个个体在不同时间点的观测值，具有更为丰富的信息量和更高的数据利用效率。
而非线性回归模型则能够更好地描述现实世界中复杂、非线性的经济关系。
因此，将两者结合起来，构建面板数据非线性回归模型，对于深入理解经济现象、提高预测精度和制定有效政策具有重要意义。
本文旨在探讨面板数据非线性回归模型的建模方法、步骤和关键技术，并通过实证分析验证其在实际应用中的效果。
文章首先介绍了面板数据非线性回归模型的基本概念和理论基础，包括面板数据的特性、非线性回归模型的设定与估计方法等。
然后，详细阐述了面板数据非线性回归模型的建模过程，包括模型的选择、变量的处理、参数的估计和模型的检验等步骤。
在此基础上，文章还重点介绍了几种常用的面板数据非线性回归模型，如固定效应模型、随机效应模型、面板数据变系数模型等，并详细说明了它们的适用范围和优缺点。
为了验证面板数据非线性回归模型在实际应用中的效果，文章还选取了一些具有代表性的案例进行实证分析。
这些案例涉及不同领域和行业，如经济增长、金融市场、能源消费等，通过对比不同模型的预测结果和实际数据，评估了面板数据非线性回归模型的预测精度和适用性。
文章对全文进行了总结，指出了面板数据非线性回归模型建模方法的研究方向和应用前景。
通过以上内容，本文旨在为研究者提供一套完整的面板数据非线性回归模型建模方法和技术体系，同时也为政策制定者提供有效的决策支持和参考依据。
二、面板数据非线性回归模型基础面板数据（Panel Data）也称为纵向数据或时间序列截面数据，是一种特殊类型的数据结构，它结合了时间序列和横截面数据的特性，同时包含了时间维度和个体维度。
面板数据中的每个个体在多个时间点上的数据被观测到，因此它既可以描述个体的动态行为，也可以分析不同个体之间的差异。
计量经济学：面板数据模型
图14-1
面板数据用双下标变量表示。例如 yit , i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T 其中 i 对应面板数据中不同个体。 N 表示面板数据中的个体数。 t 对应面板数据中不 同时点，T 表示时间序列的最大长度。若固定 t 不变，yi ., ( i = 1, 2, …, N)是横截面 上的 N 个随机变量；若固定 i 不变，y. t, （t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序 列（个体） 。 面板数据分为两种特征。一种是截面上个体数少，而个体的时间跨度长。另一 种是截面上个体数多，而个体时间跨度短。常使用的面板数据主要指后一种情形。 利用面板数据建立模型的好处是： （1）由于观测值的增多，可以增加估计量的抽样精度。仍以图 14-1 为例。 19782005 年 29 个省份的面板数据。若固定在某一年份上，它是由 29 个比率值组 成的截面数据；若固定在某一省份上，它是由 28 个比率值组成的一个时间序列。 面板数据共有 812 个观测值。 （2）对于面板数据模型，如果估计方法恰当，能得到参数的一致估计量，甚 至是有效估计量。 （3）面板数据可以建立动态模型，比单纯截面数据建模可以获得动态信息。 对于面板数据 yit, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T， 如果每个个体在相同的时点都有 观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data） 。若面板数据中的 个体存在观测值缺失， 则称此面板数据为非平衡面板数据 （unbalanced panel data） 。
第 14 章
14.1 14.2 14.3 14.4 14.5 14.6
面板数据模型
面板数据定义 面板数据模型分类 面板数据模型估计方法 面板数据模型的设定与检验 面板数据建模案例分析 面板数据模型的 EViwes 9 操作
面板数据模型
面板数据模型面板数据模型是一种常用的统计分析工具，用于对多个观测单位在不同时间点上的数据进行分析和建模。
它可以帮助我们理解数据的动态变化和相互关系，从而揭示出数据背后的规律和趋势。
面板数据模型通常由两个维度组成：个体维度和时间维度。
个体维度表示观测单位，可以是个人、家庭、企业等，每个观测单位在不同时间点上都有对应的数据。
时间维度表示观测的时间点，可以是年、季度、月份等。
在面板数据模型中，我们可以利用个体维度和时间维度来建立各种统计模型，以揭示数据的内在规律。
常见的面板数据模型包括固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型等。
固定效应模型是最简单的面板数据模型之一，它假设个体效应是固定的，不随时间变化。
这种模型适用于个体之间的差异较大，而且这些差异对于观测时间来说是不变的情况。
固定效应模型可以通过固定效应估计器来估计个体效应和其他变量的系数。
随机效应模型则假设个体效应是随机的，可以随时间变化。
这种模型适用于个体之间的差异较小，而且这些差异对于观测时间来说是随机变化的情况。
随机效应模型可以通过随机效应估计器来估计个体效应和其他变量的系数。
混合效应模型是固定效应模型和随机效应模型的结合，它同时考虑了个体效应和时间效应。
这种模型适用于个体之间的差异既有固定部分又有随机部分的情况。
混合效应模型可以通过混合效应估计器来估计个体效应、时间效应和其他变量的系数。
面板数据模型可以用于各种统计分析和经济学研究中。
例如，在经济学中，面板数据模型可以用来研究个体的消费行为、生产效率、劳动力市场等。
在医学研究中，面板数据模型可以用来研究患者的治疗效果、疾病进展等。
总之，面板数据模型是一种强大的统计分析工具，可以帮助我们揭示数据的内在规律和趋势。
通过建立合适的面板数据模型，我们可以更好地理解数据，并做出准确的预测和决策。
面板数据的常见处理
面板数据的常见处理引言概述：面板数据是指在一定时间跨度内，对多个个体单位进行观察和测量得到的数据集合。
面板数据具有时间序列和横截面数据的特点，因此在处理面板数据时需要采取一些特定的方法和技巧。
本文将介绍面板数据的常见处理方法，包括数据清洗、平衡面板处理、面板数据变换、面板数据建模以及固定效应和随机效应模型。
一、数据清洗：1.1 缺失值处理：面板数据中常常存在缺失值，需要进行处理。
可以采用删除法、替代法和插补法等方法。
删除法是直接删除含有缺失值的观测值，但会导致样本减少；替代法是用平均值、中位数等代替缺失值，但可能引入估计偏误；插补法是利用其他变量的信息进行插补，如回归插补、多重插补等。
1.2 异常值处理：面板数据中可能存在异常值，需要进行识别和处理。
可以通过箱线图、散点图等方法进行异常值检测，然后采取删除、替代或修正等方式进行处理。
1.3 数据转换：面板数据中的变量可能需要进行转换，以满足建模的要求。
常见的数据转换包括对数变换、差分变换、标准化等。
对数变换可以使数据更加符合正态分布，差分变换可以消除时间序列相关性，标准化可以消除不同变量单位的影响。
二、平衡面板处理：2.1 平衡面板的定义：平衡面板是指在面板数据中，每个个体单位在每个时间点都有观测值的情况。
然而，实际面板数据中往往存在非平衡面板的情况，即某些个体单位在某些时间点没有观测值。
2.2 面板数据的平衡化方法：对于非平衡面板数据，可以采用删除法、插补法或加权法等方法进行平衡化处理。
删除法是直接删除非平衡的观测值，但会导致样本减少；插补法是利用已有观测值进行插补，如线性插值、多重插补等；加权法是给予有观测值的个体单位更大的权重，以弥补非平衡带来的偏误。
2.3 面板数据平衡性的检验：平衡面板处理后，需要对平衡性进行检验。
可以通过计算面板数据的平衡率、面板数据的观测数等指标进行检验，以确保平衡面板的有效性。
三、面板数据变换：3.1 横向平均化：对于面板数据中的个体单位，可以计算它们在不同时间点上的平均值，以得到横向平均化的结果。
面板数据的零膨胀泊松模型
面板数据的零膨胀泊松模型什么是面板数据的零膨胀泊松模型？这个模型如何应用于实际研究中？本文将为您一步一步解答。
面板数据的零膨胀泊松模型是一种统计方法，可以用于分析面板数据中存在的零膨胀现象。
所谓“面板数据”，是指在一段时间内对同一组个体进行多次观测的数据。
例如，对一组企业在每年不同时间点的销售额进行观测。
而“零膨胀”则是指在某些观测期间，某些个体的观测值为零的情况。
例如，某些企业在某些年份没有销售额。
在面板数据的零膨胀泊松模型中，我们使用泊松分布来对个体的观测值进行建模，并引入零膨胀的情况。
泊松分布是一种离散概率分布，常用于计数事件发生的次数，例如某个产品的销售量、某个地区的犯罪次数等。
而零膨胀则是指某些观测期间没有发生任何事件，即计数值为零的情况。
为了应用零膨胀泊松模型进行分析，我们需要进行以下步骤：步骤一：准备数据首先，我们需要收集面板数据，并确保每个个体有至少两个以上的观测期间。
收集的数据应包括个体的观测值、观测期间的时间指标以及个体的特征变量。
例如，在分析企业销售额的面板数据中，观测值可以是企业在不同年份的销售额，时间指标可以是年份，特征变量可以包括企业规模、行业类型等。
步骤二：描述性统计分析在进行模型拟合之前，我们需要对数据进行描述性统计分析。
例如，可以计算观测期间某个事件发生的次数，以及计算观测期间事件发生次数为零的个体占总体比例。
这些统计量将为我们提供实证分析的基础。
步骤三：建立模型建立面板数据的零膨胀泊松模型是模型拟合的核心步骤。
模型的形式可以表示为：ln(λit) = α+ β'xit + γi + δt在上述公式中，λit表示个体i在观测期间t内事件发生的次数，xit是个体i在观测期间t内的特征向量，α是截距项，β是对应特征向量的系数，γi是个体i的固定效应，δt是观测期间t的时间效应。
需要注意的是，在零膨胀泊松模型中，我们引入了个体固定效应γi和时间效应δt。
个体固定效应反映了个体内部的不可观测特征对事件发生次数的影响，时间效应则反映了观测期间内的时间变动对事件发生次数的影响。
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面板数据建模步骤步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。
李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。
这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。
他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。
因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。
因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。
而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。
首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。
单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。
后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。
Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250 之间,截面数介于10～250 之间) 的面板单位根检验。
Im etal. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。
Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。
由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。
其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square 统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程，Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。
有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC（Levin-Lin-Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF 检验（注：对普通序列（非面板序列）的单位根检验方法则常用ADF 检验），如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。
如果我们以T（trend）代表序列含趋势项，以I（intercept）代表序列含截距项，T&I代表两项都含，N（none）代表两项都不含，那么我们可以基于前面时序图得出的结论，在单位根检验中选择相应检验模式。
但基于时序图得出的结论毕竟是粗略的，严格来说，那些检验结构均需一一检验。
具体操作可以参照李子奈的说法：ADF检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。
并且认为，只有三个模型的检验结果都不能拒绝原假设时，我们才认为时间序列是非平稳的，而只要其中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可认为时间序列是平稳的。
此外，单位根检验一般是先从水平（level）序列开始检验起，如果存在单位根，则对该序列进行一阶差分后继续检验，若仍存在单位根，则进行二阶甚至高阶差分后检验，直至序列平稳为止。
我们记I(0)为零阶单整，I(1)为一阶单整，依次类推，I(N)为N阶单整。
步骤二：协整检验或模型修正情况一：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。
协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。
所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。
此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。
因此协整的要求或前提是同阶单整。
但也有如下的宽限说法：如果变量个数多于两个，即解释变量个数多于一个，被解释变量的单整阶数不能高于任何一个解释变量的单整阶数。
另当解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数时，则必须至少有两个解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数。
如果只含有两个解释变量，则两个变量的单整阶数应该相同。
也就是说，单整阶数不同的两个或以上的非平稳序列如果一起进行协整检验，必然有某些低阶单整的，即波动相对高阶序列的波动甚微弱（有可能波动幅度也不同）的序列，对协整结果的影响不大，因此包不包含的重要性不大。
而相对处于最高阶序列，由于其波动较大，对回归残差的平稳性带来极大的影响，所以如果协整是包含有某些高阶单整序列的话（但如果所有变量都是阶数相同的高阶，此时也被称作同阶单整，这样的话另当别论），一定不能将其纳入协整检验。
协整检验方法的文献综述：(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推广的DF和ADF检验提出了检验面板协整的方法,这种方法零假设是没有协整关系,并且利用静态面板回归的残差来构建统计量。
(2)Pedron(1999)在零假设是在动态多元面板回归中没有协整关系的条件下给出了七种基于残差的面板协整检验方法。
和Kao的方法不同的是,Pedroni的检验方法允许异质面板的存在。
(3)Larsson et al(2001)发展了基于Johansen(1995)向量自回归的似然检验的面板协整检验方法，这种检验的方法是检验变量存在共同的协整的秩。
我们主要采用的是Pedroni、Kao、Johansen的方法。
通过了协整检验，说明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的。
因此可以在此基础上直接对原方程进行回归，此时的回归结果是较精确的。
这时，我们或许还想进一步对面板数据做格兰杰因果检验（因果检验的前提是变量协整）。
但如果变量之间不是协整（即非同阶单整）的话，是不能进行格兰杰因果检验的，不过此时可以先对数据进行处理。
引用张晓峒的原话，“如果y和x不同阶，不能做格兰杰因果检验，但可通过差分序列或其他处理得到同阶单整序列，并且要看它们此时有无经济意义。
”下面简要介绍一下因果检验的含义：这里的因果关系是从统计角度而言的，即是通过概率或者分布函数的角度体现出来的：在所有其它事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件X的发生与不发生对于另一个事件Y的发生的概率（如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数）有影响，并且这两个事件在时间上又有先后顺序（A 前B后），那么我们便可以说X是Y的原因。
考虑最简单的形式，Granger检验是运用F-统计量来检验X的滞后值是否显著影响Y（在统计的意义下，且已经综合考虑了Y的滞后值；如果影响不显著，那么称X不是Y的“Granger原因”（Granger cause）；如果影响显著，那么称X是Y的“Granger原因”。
同样，这也可以用于检验Y是X的“原因”，检验Y的滞后值是否影响X（已经考虑了X的滞后对X自身的影响）。
Eviews好像没有在POOL窗口中提供Granger causality test，而只有unit root test和cointegration test。
说明Eviews是无法对面板数据序列做格兰杰检验的，格兰杰检验只能针对序列组做。
也就是说格兰杰因果检验在Eviews中是针对普通的序列对(pairwise)而言的。
你如果想对面板数据中的某些合成序列做因果检验的话，不妨先导出相关序列到一个组中(POOL窗口中的Proc/Make Group)，再来试试。
情况二：如果如果基于单位根检验的结果发现变量之间是非同阶单整的，即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。
但此时也不要着急，我们可以在保持变量经济意义的前提下，对我们前面提出的模型进行修正，以消除数据不平稳对回归造成的不利影响。
如差分某些序列，将基于时间频度的绝对数据变成时间频度下的变动数据或增长率数据。
此时的研究转向新的模型，但要保证模型具有经济意义。
因此一般不要对原序列进行二阶差分，因为对变动数据或增长率数据再进行差分，我们不好对其冠以经济解释。
难道你称其为变动率的变动率？步骤三：面板模型的选择与回归面板数据模型的选择通常有三种形式：一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。
如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。
一种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。
如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数。
一种是随机效应模型（Random Effects Regression Model）。
如果固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，并且这两个随机误差项都服从正态分布，则固定效应模型就变成了随机效应模型。
在面板数据模型形式的选择方法上，我们经常采用F检验决定选用混合模型还是固定效应模型，然后用Hausman检验确定应该建立随机效应模型还是固定效应模型。
检验完毕后，我们也就知道该选用哪种模型了，然后我们就开始回归：在回归的时候，权数可以选择按截面加权（cross-section weights）的方式，对于横截面个数大于时序个数的情况更应如此，表示允许不同的截面存在异方差现象。
估计方法采用PCSE（Panel Corrected Standard Errors，面板校正标准误）方法。
Beck和Katz(1995)引入的PCSE估计方法是面板数据模型估计方法的一个创新，可以有效的处理复杂的面板误差结构，如同步相关，异方差，序列相关等，在样本量不够大时尤为有用。