第四章 面板数据
面板数据是什么有哪些主要的面板数据模型
面板数据是什么有哪些主要的面板数据模型面板数据（Panel data），也被称为纵向数据（longitudinal data）或者追踪数据（follow-up data），是一种常用于经济学、社会学等领域的数据收集与分析方法。
与截面数据（cross-sectional data）只涉及一个时间点上的多个观察对象不同，面板数据同时涉及多个时间点和多个观察对象，用于研究时间和个体之间的关系。
面板数据的优势在于它能够通过观察多个时间点上的同一组观察对象，捕捉个体和时间的变化，从而提供更加全面和准确的数据信息。
同时，面板数据还可以减少一些估计中的偏误和提高估计的效率。
接下来，我们将介绍面板数据的主要模型。
1. 固定效应模型（Fixed Effects Model）固定效应模型是面板数据分析中最简单的模型之一。
它假设个体固定效应与解释变量无关，然后通过消除这些固定效应来估计模型的参数。
固定效应模型的核心是个体固定效应的控制，这可以通过个体固定效应的虚拟变量进行实现。
固定效应模型的估计方法包括最小二乘法（OLS）和差分中立变量法（Demeaning Approach）等。
2. 随机效应模型（Random Effects Model）相比于固定效应模型，随机效应模型假设个体固定效应与解释变量相关。
换句话说，个体固定效应被视为随机变量，与解释变量存在相关性。
在随机效应模型中，个体固定效应被视为一种随机误差项，通过估计个体固定效应的方差来分析其对因变量的影响。
3. 差分检验模型（Difference-in-Differences Model）差分检验模型常用于研究政策干预的效果。
该模型基于两组观察对象，其中一组接受了某种政策干预，而另一组则没有。
通过比较两组观察对象在政策干预前后的差异，我们可以评估政策干预的影响。
差分检验模型需要同时估计个体和时间的固定效应，以控制其他可能影响因素的干扰。
4. 面板向量自回归模型（Panel Vector Autoregression Model）面板向量自回归模型是一种扩展的时间序列模型，用于分析多个时间点上的多个变量之间的关系。
面板数据
• It is suitable for panels of states or countries, where the same individuals would be selected in each sample.
24-20
Panel Data DGP’s (cont.)
• With longitudinal data on individual workers or consumers, we draw a different set of individuals from the population each time we collect a sample.
24-16
A Panel Data DGP
Yit 0i 1 X 1it 2 X 2i 3 X 3t .. K X Kit it i 1...n; t 1...T E ( it ) 0 Var ( it ) 2 E ( it i 't ' ) 0 if i i ' OR t t ' E ( X jit it ) 0 for all j , i, t
24-23
Panel Data DGP’s (cont.)
• In the Distinct Intercepts DGP, the unobserved heterogeneity is absorbed into the individual-specific intercept 0i
• In the second DGP, the unobserved heterogeneity is absorbed into the individual fixed component of the error term, vi • This DGP is an “Error Components Model误差成分模型.”
面板数据_精品文档
面板数据面板数据是指在经济学和社会科学研究中常用的一种数据形式。
它是一种横截面数据，也被称为截面数据。
面板数据由多个个体或单位在一段时间内的多个观测值组成。
在面板数据中，观测对象可以是个别人、家庭、企业、国家等，并且可以在多个时间点上进行观测。
面板数据的独特之处在于，它能够同时捕捉到个体间的差异和时间的变化，有利于更全面、准确地分析变量之间的关系。
面板数据常见的形式是平衡面板数据和非平衡面板数据。
平衡面板数据是指所有观测对象在每个时间点上都有观测值，而非平衡面板数据则只在一部分时间点上有观测值。
在面板数据中，每个观测值都有个体指示变量和时间指示变量。
个体指示变量用于区分不同的观测对象，时间指示变量用于区分不同的时间点。
面板数据的优势之一是可以控制了个体的固定效应和时间的固定效应。
个体固定效应是指个体特有的因素对观测值的影响，时间固定效应是指随着时间的推移，所有个体都会受到的共同影响。
通过引入个体固定效应和时间固定效应，可以减少模型中的遗漏变量偏误，并更好地捕捉到变量之间的因果关系。
面板数据的另一个优势是可以分析群组特征和个体特征的影响。
在面板数据中，观测对象可以划分为不同的群组或类型。
通过比较不同群组或类型之间的观测值，可以研究群组特征对变量的影响。
同时，也可以通过比较同一群组或类型在不同时间点上的观测值，研究个体特征对变量的影响。
面板数据的分析方法包括面板数据回归，面板单位根检验，面板协整分析等。
面板数据回归是常用的一种面板数据分析方法，它可以估计变量之间的关系，并控制固定效应。
面板单位根检验用于检验变量是否具有单位根，从而判断时间序列数据的平稳性。
面板协整分析用于研究多个变量之间的长期关系，建立协整关系模型。
在实际应用中，面板数据广泛用于经济学、金融学、社会学等领域的研究。
它可以用于分析个体行为和组织决策的影响因素，预测宏观经济指标和金融市场的变化趋势，评估政策措施的效果等。
面板数据的使用在学术研究和实际决策中都具有重要意义。
面板数据分析
总结词
功能强大，易于上手，适合初学者和小型数据 分析任务
01
总结词
操作简便，可视化效果好
03
总结词
适合小型数据量处理
05
02
详细描述
Excel提供了丰富的数据分析工具，如数据透 视表、条件格式、数据筛选等，可以方便地 进行数据清洗、整理和可视化。
04
详细描述
Excel提供了多种图表类型，如柱状图、 折线图、饼图等，可以直观地展示数 据之间的关系和趋势。
详细描述
SQL需要依赖数据库管理系统（DBMS）的支 持，对于没有安装DBMS的计算机无法独立运 行。
06 面板数据分析案例研究
案例一：股票市场面板数据分析
总结词
股票市场数据具有时间序列和横截面两个维 度，通过面板数据分析可以揭示股票价格和 交易量的动态变化，以及不同股票之间的相 互关系。
详细描述
特点
面板数据能够提供更丰富、更全面的 信息，因为它不仅包括每个个体的特 征，还包括这些特征随时间的变化情 况。
面板数据的重要性
提供更准确的估计
提高预测准确性
面板数据可以提供更准确的估计和预 测，因为它考虑了时间和个体效应， 这有助于减少误差和偏差。
面板数据可以用于预测未来的趋势和 结果。通过分析过去的数据，我们可 以建立模型并预测未来的变化。
描述性统计
计算关键变量的均值、中位数、众数、 标准差等统计量，初步了解数据的分 布和特征。
相关性分析
通过计算相关系数或可视化散点图， 探索变量之间的关联性。
数据分布可视化
绘制直方图、箱线图等，直观展示数 据的分布情况。
时间序列趋势分析
通过折线图或柱状图，分析时间序列 数据的趋势和周期性变化。
计量经济学：面板数据
Panel Data 分析的基本框架
线性模型 非线性模型
Panel Data 分析的基本框架：线性模 型
线性模型： （1）单变量模型 （2）联立方程模型 （3）带测量误差模型 （4）伪Panel Data
Panel Data 分析的基本框架：线性
模型之单变量模型
（1） 固定效应和固定系数模型（Fixed Effect Models and Fixed Coefficient Models）：通常采用OLS估计。固 定效应包括时间效应以及时间和个体效应，并可以进一 步放宽条件，允许在有异方差、自相关性和等相关矩阵 块情况下，用GLS估计。 （2）误差成分模型（Error Components Models）：最 常用的Panel Data模型。针对不同情况，通常可以用OLS 估计、GLS估计、内部估计（Within Estimator）和FGLS 估计，并检验误差成分中的个体效应以及个体和时间效 应，同时将自相关和异方差情况也纳入该模型框架中。
平行数据的含义
所谓平行数据，是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。 面板数据是同时在时间和截面空间上取得 的二维数据。从横截面上看，是由若干个 体在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖 面上看是一个时间序列。
平行数据研究的应用和发展
最早是Mundlak（1961）、Balestra和 Nerlove （1966）把Panel Data引入到经济计量中。从此 以后，大量关于Panel Data的分析方法、研究文 章如雨后春笋般出现在经济学、管理学、社会 学、心理学等领域。从1990年到目前为止，已 有近1000篇有关 Panel Data理论性和应用性的文 章发表，Panel Data 研究成为近十年来经济计量 学的一个热点。
面板数据模型
在小样本的情计会存在如下 的问题：αi是偶然参数，它的数目随着N 的 增大而增大，而且参数的个数N + K 数目将 会很大。为此可以考虑将偶然参数αi 的异 质性剔除，将异质性归并到误差项中，即 令模型为： • yit = α +βXit + uit （i = 1 ，…，N t = 1 ，…，T） • uit = μi + vit • 此处μi 代表不可观测的异质性，vit 代表剩 余扰动项。
随着对误差项成分的进一步分解，又可将面 板数据模型分解为单项误差成分模型(one way error component regression model) 和 二项误差成分模型(two - way error component regression model) ，下面仅讨论 单项误差成分模型的设定和估计。 单项误差成分模型(one - way error component regression model)模型设定为： yit = α +βXit +μi + vit （i = 1 ，…，N t = 1 ，…，T） 此处μi代表随个体变化的不可观测的异质性， 不随时间变化。vit代表随时间和个体变化的 剩余扰动项。
• (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。面板数据集可以区分出单 用截面数据或时间序列数据都不能得到的 经济作用。
(6)面板数据使我们能够研究每个样本随时 间的变化，以及每个样本在某时间点上的 不同。面板数据模型可以给出较纯时间序 列和截面数据更好的预测。因此，面板数 据的使用使得模型的确认变得更加困难； 面板数据的干扰可能包含了时间序列干扰、 截面干扰，以及时间序列和截面的混合干 扰。
面板数据分析
面板数据分析徐索菲主要内容►基本原理介绍。
面板数据的定义。
面板数据模型分类。
面板数据模型设定检验。
面板数据的单位根检验。
面板数据的协整检验►面板数据建模案例分析► Eviews操作演示会用Eviews做一般的面板数据分析!面板数据的定义►“面板数据” 一词指的是一部分家庭、国家或企业等在一段时期内的观测值所构成的集合。
这样的数据可以通过在一段时期内对一些家庭或个体进行跟踪调查来获得。
►面板数据也称作时间序列与截面混合数据。
►面板数据用双下标变量表示。
例如：Yn.Xiti = 2厂・.，N; t = 2, •••►面板数据可以分为微观面板和宏观面板两大类:。
微观面板：个体数N较大，时期数T较小。
宏观面板：有适度规模的N,时期数T较大表1 1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费数据（不变价格）地区人均消费1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 CP-AH （安徽）3282.466 3646.150 3777.410 3989.581 4203.555 4495.174 4784.364 CP-BJ （北京）5133.978 6203.048 6807.451 7453.757 8206.271 8654.433 10473.12 CP-FJ （福建）4011.775 4853.441 5197.041 5314.521 5522.762 6094.336 6665.005 CP-HB （河北）3197.339 3868.319 3896.778 4104.281 4361.555 4457.463 5120.485 CP-HLJ （黑龙江）2904.687 3077.989 3289.990 3596.839 3890.580 4159.087 4493.535 CP-JL （吉林）2833.321 3286.432 3477.560 3736.408 4077.961 4281.560 4998.874 CP-JS （江苏）3712.260 4457.788 4918.944 5076.910 5317.862 5488.829 6091.331 CP-JX （江西）2714.124 3136.873 3234.465 3531.775 3612.722 3914.080 4544.775 CP-LN （辽宁）3237.275 3608.060 3918.167 4046.582 4360.420 4654.420 5402.063 CP-NMG （内蒙古）2572.342 2901.722 3127.633 3475.942 3877.345 4170.596 4850.180 CP-SD （山东）3440.684 3930.574 4168.974 4546.878 5011.976 5159.538 5635.770 CP-SH （上海）6193.333 6634.183 6866.410 8125.803 8651.893 9336.100 10411.94 CP-SX （山西）2813.336 3131.629 3314.097 3507.008 3793.908 4131.273 4787.561 —CP-TJ （天津）4293.220 5047.672 5498.503 5916.613 6145.622 6904.368 7220.843 CP-ZJ5342.234 6002.082 6236.640 6600.749 6950.713 7968.327 8792.210面板数据的优势1、便于控制个体的异质性。
面板数据分析
面板数据分析在社会科学研究中，面板数据是一种重要的数据类型，它包含了多个观测单位在不同时间点上的观测结果。
通过对面板数据进行分析，可以更全面地了解变量之间的关系、监测变量的变化趋势以及探究变量之间的因果关系。
面板数据分析主要包括面板数据描述统计、面板数据回归分析和面板数据固定效应模型等内容。
一、面板数据描述统计面板数据描述统计是对面板数据的基本特征进行统计描述，以便更好地理解面板数据的组成和分布情况。
首先，我们可以对面板数据进行平衡性检验，即检验在观测期内是否每个观测单位都有相同数量的观测值。
通过检验平衡性，可以确保面板数据的可靠性和有效性。
其次，可以计算面板数据的均值、方差和协方差等统计指标，以揭示变量在时间和观测单位之间的差异。
还可以进行面板数据的描述性图表分析，例如折线图、柱状图和散点图等，以便更直观地观察变量的变化趋势和分布特征。
二、面板数据回归分析面板数据回归分析是利用面板数据进行经济、金融等领域的模型估计和推断的重要方法。
在面板数据回归分析中，常用的方法有固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型等。
这些模型可以通过最小二乘法、广义最小二乘法和似然比方法等进行估计，以得到变量之间的关系、影响因素以及参数的显著性检验。
此外，面板数据回归分析还可以通过引入时间和观测单位的固定效应或者随机效应，控制那些对变量关系产生影响的固定和随机因素，从而提高模型的准确性和有效性。
三、面板数据固定效应模型面板数据固定效应模型是一种针对时间不变的变量的固定效应进行建模的方法。
该模型假设每个观测单位都有一个固定不变的效应对因变量产生影响。
面板数据固定效应模型的估计方法通常使用OLS（Ordinary Least Squares）法。
在估计过程中，固定效应会通过在模型中引入虚拟变量或者截距项来进行控制。
面板数据固定效应模型的优点在于能够控制个体特征的固定影响，使得模型结果更为准确和可靠。
同时，还可以通过固定效应模型进行因果推断，从而揭示变量之间的因果关系。
面板数据的计量方法
面板数据的计量方法1.什么是面板数据？面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。
面板数据是截面数据与时间序列综合起来的一种数据资源，是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。
如：城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。
这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。
如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。
这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。
如：2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为：北京市分别为8、9、10、11、12；上海市分别为9、10、11、12、13；天津市分别为5、6、7、8、9；重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。
这就是面板数据。
2.面板数据的计量方法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。
（2）对于固定效应模型能得到参数的一致估计量，甚至有效估计量。
（3）面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息。
例如1990-2000 年30 个省份的农业总产值数据。
固定在某一年份上，它是由30 个农业总产值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11 年农业总产值数据组成的一个时间序列。
面板数据由30 个个体组成。
共有330 个观测值。
面板数据模型的选择通常有三种形式：混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型第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。
-面板数据模型与应用
• 可行GLS（feasible GLS）预计
•
（合用于随机效应模型）
3．面板数据模型估计方法
面板数据模型中的估计量既不同于截面数据估计量，也不同于时间序列
估计量，其性质随设定固定效应模型是否正确而变化。 3.1 混合最小二乘（Pooled OLS）估计 混合 OLS 估计方法是在时间上和截面上把 NT 个观测值混合在一起，然 后用 OLS 法估计模型参数。给定混合模型
N=30，T=50的面板数据示意图 中国各省级地区消费性支出占可支配收入比例走势图
1．面板数据定义
面板数据分两种特性：（1）个体数少，时间长。（2）个体数多，时间 短。面板数据重要指后一种情形。 面板数据用双下标变量表达。
yi t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T i对应面板数据中不同个体。N表达面板数据中含有N个个体。t对应面板 数据中不同时点。T表达时间序列的最大长度。 运用面板数据建立模型的好处是：（1）由于观察值的增多，能够增加 预计量的抽样精度。（2）对于固定效应回归模型能得到参数的一致预 计量，甚至有效预计量。（3）面板数据建模比单截面数据建模能够获 得更多的动态信息。
2.2.2 时点固定效应模型（time fixed effects model）
如果一个面板数据模型定义为，
yit = t + Xit ' +it, i = 1, 2, …, N
其中t 是模型截距项，随机变量，表示对于 T 个截面有 T 个不同 的截距项，且其变化与 Xit 有关系；yit 为被回归变量（标量），it
如果模型是对的设定的，解释变量与误差项不有关，即Cov(Xit, it) = 0。 那么无论是N ，还是T ，模型参数的混合最小二乘预计量 （Pooled OLS）都是一致预计量。
面板数据模型
面板数据模型
面板数据模型是一种用于表示面板的数据结构或数据模型。
面板通常用于显示和控制某个系统或应用程序的相关信息
和操作选项。
面板数据模型可以包含面板的布局、组件的
位置和大小、组件的属性和状态等信息。
面板数据模型通常由面板的设计者或开发者定义和构建。
它可以用于描述面板的外观和行为，以便开发人员能够基
于该模型来构建和定制面板。
面板数据模型可以基于不同的数据结构和表示方式。
常见
的面板数据模型包括树形结构、层次结构、网格结构等。
面板数据模型可以通过编程接口或设计器工具来创建、修
改和管理。
开发人员可以使用该模型来构建用户界面，包
括添加、删除和移动组件，修改组件的属性和状态等。
面板数据模型也可以用于存储和加载面板的配置信息。
开发人员可以将面板的数据保存到文件或数据库中，以便在需要时恢复面板的状态和布局。
总之，面板数据模型是一种表示面板的数据结构或模型，用于描述面板的布局、组件的位置和属性，以及面板的行为和状态。
它可以帮助开发人员构建用户界面，并管理面板的配置信息。
面板数据模型
S S S t W b
XX
XX
XX
S S S t W b
XY
XY
XY
bt F bw w F bb b (F w F b I )
F S S S w ( w b )1 w
XX
XX
XX
F S S S b ( w b )1 b
XX
XX
XX
面板数据模型
第16页
例：
一 、元 解释变量: 纯收入x 单位：元
( X it X
)( X it X
)
S t XY
( X it X
)(Y it Y
)
X Y 1 1
nT i
X it
t
11 nT i
Yit
t
面板数据模型
第13页
2. 分解 （1）单位内预计
用
Y X u it
it
it
i
Y X u i.
i.
i.
i
Y Y (X X
上一个时间序列。
面板数据模型
第1页
基本模型
Y X it
it
it
i 1,...n; t 1,...T
固定效应模型 (Fixed Effect或 LSDV)
Y X
it
i
it
it
模型 (1)截距项
i
由截距项表达个体差异
模型 (2)
i
t
i,
非随机的
t
随机效应模型（Random Effect）
（3）设定检验 (不含截距项)
H : ...
0
1
2
n
2 3... T 0 若接收，则选基本模型
《面板数据处理》课件
通过样本数据对假设进行检验，判断假设是否成立，从而得出结论。
回归分析
通过回归分析探究因变量和自变量之间的关系，并预测未来的趋势和 变化。
预测性分析
预测性分析
通过建立预测模型，利用历 史数据对未来进行预测和分 析。
模型选择
根据数据的特征和问题的需 求选择合适的预测模型，如 时间序列预测模型、回归模 型、机器学习模型等。
公式与函数
02
03
可视化图表
Excel提供了强大的数据分析工具 ，如数据透视表、筛选、排序等 ，方便用户进行面板数据处理。
Excel内置了丰富的公式和函数， 可用于计算、处理和分析面板数 据。
Excel支持多种图表类型，如柱状 图、折线图和饼图等，方便用户 将数据可视化。
Python
数据处理库
Python拥有许多数据处理库，如Pandas和 NumPy，可用于读取、清洗、转换和可视 化面板数据。
定义解释
面板数据是一种时间序列和截面数据 的混合类型，其中每个个体或观测对 象在不同时间点上都有相应的数据记 录。
面板数据的类型
平衡面板数据
所有个体或观测对象在所有时间点上都有数据记录，无缺失值。
非平衡面板数据
部分个体或观测对象在某些时间点上没有数据记录，存在缺失值。
面板数据的特点
时序性
面板数据具有时间序列数据的特 性，可以分析数据随时间的变化 趋势和规律。
感谢观看
REPORTING
金融市场趋势分析
通过对多个金融市场或产品的面板数据进行分析，了 解市场整体趋势和波动情况。
市场调研分析
消费者行为分析
通过面板数据，分析消费者在不同争分析
比较不同品牌在市场中的表现，了解市场份额 和竞争格局。
面板数据_精品文档
▪ 假定E(ui,t2)=su2 (t=1, …T) E(ui,t ui,s)=0 t≠s ▪ 我们有var(vi,t)=su2 + sc2 ,cov(vi,t vi,s)=s2c
其相关系数为corr(vi,t vi,s)=s2c/(su2 + sc2 ) ▪ 相关系数特点：无论间隔时间多长，相关系
▪ 随机效应是假定ci与xi,t不相关，从而将其放 入误差项，并用GLS进行估计
▪ 若ci与xi,t相关，应用固定效应模型
▪ 固定效应模型的估计思想是消除不可观察变 量ci
▪ 组内(固定效应)变换[within (fixed effects) transformation]
▪ 对第i方程对时间t求平均，得到横截面模型
K
该假定排除了xi,t中不含时不变变量
对模型(＊＊)做Pooled OLS回归即可得到b
估计值，称为组内估计量，或者是固定效应 估计量
▪ 组间估计(between estimator) 对模型(＊)进行OLS估计，即得到组间 估计量，仅利用了横截面观测值信息
组间估计是非一致估计，因为 Exi ci 0
▪ 随机效应假定1（比Pooled OLS更严格） (a) E(ui,t | xi ,ci) = 0 ; t = 1,...,T (b) E(ci | xi) = E(ci) = 0 其中 xi = (xi,1,...,xi,T)
随机效应估计
▪ 同样地，我们再次记
vi,t = ci + ui,t ▪ OLS将获得一致估计，但是合成误差存在序
▪ 其观中察异ci称质为性潜(u在no变bs量er(vlaetdenhtevtaerrioagbelene)、ity不)、可个
面板数据分析
面板数据分析引言面板数据，也称为纵向数据或长期追踪数据，是统计学中一种常见的数据类型。
它包含了多个观测单位（个体）在多个时间点上的观测数值，通常用于研究个体随时间变化的动态特征以及个体之间的差异。
本文将介绍面板数据分析的基本概念、应用场景以及常用的方法。
面板数据的特点面板数据与传统的横断面数据和时间序列数据相比，具有以下几个特点：1.面板数据可以捕捉到不同个体之间的差异，因为它包含了多个个体的观测值。
这使得面板数据分析更能够揭示个体之间的异质性。
2.面板数据可以捕捉到个体随时间的变化。
通过观察同一组个体在不同时间点上的观测值，我们可以分析其变化趋势以及时间的影响。
3.面板数据可以提供更准确的估计结果。
面板数据的观测值来自同一组个体，这意味着我们可以利用个体之间的差异来增加估计的准确性，减少估计的标准误差。
面板数据分析的应用场景面板数据分析在经济学、社会学、医学等领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1.经济学中的面板数据分析可以用于研究个体或企业的投资行为、消费行为等经济决策的动态特征，从而为经济政策制定提供依据。
2.社会学中的面板数据分析可以用于研究个体或家庭的社会行为，如教育投资、就业状况等。
这些研究可以帮助我们了解社会问题的根源以及改善社会政策的方向。
3.医学中的面板数据分析可以用于研究疾病的发展过程以及治疗效果的评估。
通过观察患者在不同时间点上的生理指标变化，我们可以了解疾病的演变规律以及治疗手段的效果。
面板数据分析的方法面板数据分析有多种方法，下面介绍几种常用的方法：1.固定效应模型：固定效应模型是一种常用的面板数据分析方法，它将个体特定的固定效应引入模型中。
通过固定效应模型，我们可以分析个体固有的特征对观测值的影响。
2.随机效应模型：随机效应模型是另一种常用的面板数据分析方法，它将个体特定的随机效应引入模型中。
与固定效应模型不同，随机效应模型允许个体之间的差异是随机的，而不是固定的。
第四章 面板数据
其中：SSER为混合面板的残差平方和； SSEu为个体固定效应模型的残差平方和；
N：截面成员个数；T：时间期数；K：不含截距 的解释变量个数。
如果F值大于临界值F0.05（N-1，NT-N-K）， 则拒绝原假设H0，接受H1 例子：mbsj2003-2006.wf1
（4）混合面板与时点固定效应面板模型的选择 检验： CHOW F检验： H0：模型中不同时点的截距相同（实质为混合 面板回归模型）
则拒绝原假设H0，接受H1
注：在EVIEWS5.0版本中要人为设置时间期数的 哑变量，6.0、7.0版本则自动设置。 例子：mbsj2003-2006.wf1
Байду номын сангаас
（5）个体固定效应与个体随机效应面板模型的选择 检验 HAUSMAN检验： H0：为个体随机效应模型 H1：为个体固定效应模型 检验公式： ( 随机效应估计值 固定效应估计值） 2 H 2 2 S 随机效应估计值 S 固定效应估计
单位根过程
为了说明单位根过程的概念，以AR(1)模型进
行分析 ：
Yt φYt -1 εt
根据平稳时间序列分析的理论可知，当 1 时，该序列｛Yt｝是平稳的,此模型是经典的时 间序列AR(1)模型。
单位根过程
如果一个序列是随机游走过程，则称这个序列 是一个“单位根过程”。 结论:
（4）能够反应经济变量 的动态调整。
3、面板数据的分类 （1）平衡面板数据 从横截面上看，每个变量都有观测值；从纵 剖面上看，每一时都有观测值。 （2）非平衡面板数据 若面板数据中丢失了若干个观测值，则为非 平衡面板。
二、面板数据回归模型的简单处理
1、面板数据模型分类
（1）静态计量模型
包括混合估计模型、固定效应模型和随机 效应模型，以及确定系数、随机系数与平均数 据模型等。 （2）动态计量模型（目前对硕士层次在理论 难度上太大）
第4章 面板数据模型
分别计算出 β 受约束与无约束回归方程 的残差平方和，利用 F 检验统计量进行。 注意对式（6-51）进行估计时， 可能存在自由度过小的问题。 例 6-5 利用表 6-3 给出的数据，在本例中， 公司(个体)的数量 N 为 6，观测期 T 为 3， 也就是说对于 6 个不同的公司得到观测期为 3 的样本值。Y 表示销售额(亿元)， L 表示职工人数，K 表示下设分店的个数。 在分析固定效应时，不同公司对应不同的常数项， 为了检验常数项的显著性需要利用虚拟变量， 表 6-3 中没有给出虚拟变量的取值。 用 EViews 软件进行估计时，按照表 6-3 估计的顺序， 依次输入第一个公司、第二个公司、第三个公司的数据， 同时也要输入相应的虚拟变量， 然后只需要利用最小二乘法作估计即可。样本容量为 N × T 。 不包含个体效应的式（6-45）的估计结果由下式给出：
模型自由度过小，不一定满足固定效应模型 参数估计的基本要求。同时对于数千个常数项的估计， 其含义从整体上分析也是不可能的。 在研究长期固定观测数据时，通常使用 对误差项进行分析的方法，称为随机效应分析 在随机效应模型中，不同的个体具有相同 的回归方程，个体之间的差异通过参数 α i （随机的） 来刻画，换言之，个体间的差异由 随机变量 α i 的差异来描述。设
ˆ = −53 + 0.40 L + 0.74 K Y (−2.1) (4.9) (2.1)
R 2 = 0.91, RSS = 19528.8
表示个体效应的常数项虚拟变量加入方程后，
其估计结果如下：
ˆ = 0.83L − 0.06 K Y (4.4) (−0.17)
R 2 = 0.98, RSS = 3726.9
yit =α1D1+ +αNDNi +βxit +εit i α2D2i +L
实验四 面板数据原理
实验四面板数据模型1．面板数据定义。
时间序列数据或截面数据都是一维数据。
例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。
面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。
面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。
面板数据示意图见图1。
面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。
面板数据用双下标变量表示。
例如y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, TN表示面板数据中含有N个个体。
T表示时间序列的最大长度。
若固定t不变，y i ., ( 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）。
图1 N=7，T=50的面板数据示意图例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。
固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。
面板数据由30个个体组成。
共有330个观测值。
对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。
若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。
注意：EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。
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H1：模型中不同时点的截距不相同（实质为时 点固定效应面板回归模型）
F
(SSE R SSE U ) /(T 1)
SSE U /(NT T K )
其中：SSER为混合面板的残差平方和； SSEu为时间固定效应模型的残差平方和；
N、T、K的含义与前面个体效应的公式相同。
如果F值大于临界值F0.05（T-1，NT-T-K），
单位根过程
为了说明单位根过程的概念，以AR(1)模型进
行分析 ：
Yt φYt -1 εt
根据平稳时间序列分析的理论可知，当 1 时，该序列｛Yt｝是平稳的,此模型是经典的时 间序列AR(1)模型。
单位根过程
如果一个序列是随机游走过程，则称这个序列 是一个“单位根过程”。 结论:
其中，S为标准差，H>卡方分布临界值，拒绝原假设。
EVIEWS5.1以上软件可以直接完成： VIEW——FIX/ROANDOM EFFETS TESTING—— HAUSMAN TEST
三、面板数据的单位根检验（对于长板而言） 步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验） 面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。 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， 直接进行回归的结果没有实际意义。这种情况称 为称为虚假回归或伪回归。 因此，为了避免伪回归，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。
步骤三：面板模型的选择与回归（总结） 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。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）。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 ）。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。
步骤二：协整性检验 协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。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。此时这些变量序列间有协整关系存在。 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。 情况二：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，也不能直接对原序列进行回归。方法 是：（一阶）差分某些序列、使用增长率数据、取对数、重 建新模型等序列变换。变换后如均为I（0）就直接回归，如 为其他同阶单整就进行协整检验。 为便于解释经济意义，一般不以原序列的二阶差分为变 量回归。
（3）面板数据模型估计的界面 同上例
（3）混合面板与个体固定效应面板模型的选择 检验： CHOW F检验：超链接\邹至庄.docx H0：模型中不同个体的截距相同（实质为混合 面板回归模型）
H1：模型中不同个体的截距不相同（实质为个 体固定效应面板回归模型）
( SSER SSEU ) /( NT K 1) ( NT N K ) ( SSER SSEU ) /( N 1) F SSEU /( NT N K ) SSEU /( NT N K )
（2）变量的设置与导入
（3）混合面板模型的估计 （4）个体或时间固定效应模型、个体或时间随机效应模型 的估计
（1）面板工作文件的建立与POOL的建立
例子：超链接\十一行业所有指标集成面板(教 学用2003-2006面板).xls
操作：EVIESW 5.1，最新为7.0版本
（2）变量的设置与导入
同上例
（2）。如果序列本身就是平稳的，则为零阶单
整序列I（0）。
面板数据单位根检验的软件操作： 1、在工作文件中打开要检验变量的数据组。 2、点击VIEW——UNIT ROOT TEST功能，即可 进行面板数据的单位根检验。 例：超链接\case13.wf1 如果单位根检验结果如果为各序列均平稳，即I （0），就可以直接做面板回归分析。除此之外， 就需要进行协整性检验或序列变换。则拒绝原假设 Nhomakorabea0，接受H1
注：在EVIEWS5.0版本中要人为设置时间期数的 哑变量，6.0、7.0版本则自动设置。 例子：mbsj2003-2006.wf1
（5）个体固定效应与个体随机效应面板模型的选择 检验 HAUSMAN检验： H0：为个体随机效应模型 H1：为个体固定效应模型 检验公式： ( 随机效应估计值 固定效应估计值） 2 H 2 2 S 随机效应估计值 S 固定效应估计
在面板数据模型形式的选择方法上，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。
随机游走过程是非平稳的。
因此，检验序列的非平稳性就变为检验特征方
程是否有单位根，这就是单位根检验方法的由
来 。
从单位根过程的定义可以看出，含一个单位根 的过程，其一阶差分：
Yt Yt - Yt -1 ut
是一平稳过程，像这种经过一次差分后变为平 稳的序列称为一阶单整序列(Integrated Process)，记为 I(1) , 依次有二阶单整序列I
（4）能够反应经济变量 的动态调整。
3、面板数据的分类 （1）平衡面板数据 从横截面上看，每个变量都有观测值；从纵 剖面上看，每一时都有观测值。 （2）非平衡面板数据 若面板数据中丢失了若干个观测值，则为非 平衡面板。
二、面板数据回归模型的简单处理
1、面板数据模型分类
（1）静态计量模型
包括混合估计模型、固定效应模型和随机 效应模型，以及确定系数、随机系数与平均数 据模型等。 （2）动态计量模型（目前对硕士层次在理论 难度上太大）
第四章 面板数据 本章主要内容：
混合面板模型 固定效应面板模型 随机效应面板模型
计量经济学数据的分类： 截面数据
时间序列
面板数据（综列数据、平行数据）
一、面板数据的概念、特点与分类 1、面板数据，即Panel Data，是截面数据 与时间序列数据综合起来的一种数据类型。 其有时间序列和截面两个维度，当这类数据 按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有 一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同， 整个表格像是一个面板,所以把panel data译作 “面板数据”。但是,如果从其内在含义上讲,把 panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭 示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数 据”“综列数据”或“TS-CS数据（Time Series - Cross Section）”等。
2、面板数据的优点：
（1）与截面数据相比，面板数据模型控制了不可 观测经济变量所引起的OLS估计的偏差，使模型
设定更合理、模型参数估计更准确。
（2）与时间序列相比，面板数据扩大了样本信息、
降低了变量间的共线性，提高了估计量的有效性。
（3）面板数据能够更好地识别和度量截面、时间 序列数据不可发觉的效应。
2、静态面板数据模型的运用 例文：超链接\股权分置改革_经理薪酬与会计业绩敏感 度.pdf 超链接\控制权_现金流权与资本结构_一项基于我国民营 上市公司面板数据的实证分析.pdf 例子（见mbsj2003-2006）mbsj2003-2006.wf1（从建立 工作文件开始） 具体步骤： （1）面板工作文件的建立与POOL的建立
其中：SSER为混合面板的残差平方和； SSEu为个体固定效应模型的残差平方和；
N：截面成员个数；T：时间期数；K：不含截距 的解释变量个数。
如果F值大于临界值F0.05（N-1，NT-N-K）， 则拒绝原假设H0，接受H1 例子：mbsj2003-2006.wf1
（4）混合面板与时点固定效应面板模型的选择 检验： CHOW F检验： H0：模型中不同时点的截距相同（实质为混合 面板回归模型）