时间序列截面数据模型
Panel data简介
Panel data 简介及其在eviews 中的应用武汉大学经济学系数量经济学教研室《实践教改项目组》编制面板数据（panel data ）回归模型与规则的时间序列或截面数据回归模型的区别在于其变量有两个下标，它同时使用截面数据和时间序列数据。
一、panel data 的优点面板数据相对于时间序列数据或截面数据的优点：1．能提供给研究者大量的数据点，这样可以增加自由度并减少解释变量间的共线性，从而改进计量经济估计的有效性。
为了估计模型参数，样本点越多越好。
样本点越多，估计的结果有效性越好，当样本点足够多时，估计结果可以视为具有一致性； 2． 面板数据模型可以从多层面分析经济问题。
3． 与时间序列数据或截面数据相比，面板数据能够更好的进行识别并控制和检验更复杂的行为模型。
二、模型的基本结构和分类面板数据回归模型的主要结构如下：T t N i u a X y it it it ,,2,1,,,2,1,/==++=β （1）其中，i 表示截面维度，可以表示家庭，个人，公司，国家等等；t 表示时间序列维度，是面板数据所研究的时间区间；it X 为解释变量，β为1⨯K 维向量，K 为解释变量的个数，β是斜率，a 是截距。
模型的矩阵形式为：11221111111121111111221111111111⨯⨯⨯⨯⨯⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛''''''+⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛NT NT N T T k NT NT N T T NT NT NT N T T u u u u u u X X X X X X y y y y y y βα 其中()k t t itX X X ,11,1,''=' 众所周知，随机误差项it u 包含了模型解释变量所不能解释的所有其它因素，并且it u 满足一些经典假设，这些假设是我们估计模型参数的基础。
时间序列截面数据模型
五 Pool序列
一旦选定的序列名和Pool中的截面成员识别名称相对应;就 可以利用这些序列使用Pool了 其中关键是要理解Pool序列的概 念
第十章 时间序列/截面数据模型
在进行经济分析时经常会遇到时间序列和横截面两 者相结合的数据 例如;在企业投资需求分析中;我们会遇 到多个企业的若干指标的月度或季度时间序列；在城镇 居民消费分析中;我们会遇到不同省市地区的反映居民消 费和居民收入的年度时间序列 本章将前述的企业或地区 等统称为个体;这种具有三维个体 时间 指标信息的数据 结构称为时间序列/截面数据;有的书中也称为平行数据 或面板数据panel data 我们称这些数据为联合利用时间 序列/截面数据Pooled time series;cross section
例如;现有一个Pool对象含有识别名 ＿JPN; ＿USA;＿ UK;想建立每个截面成员的GDP的时间序列;我们就使用GDP 作为序列的基本名
可以把识别名称放在基本名的后面;此时序列名为GDP＿ JPN;GDP＿USA;GDP＿UK；或者把识别名称放在基本名的 前面;此时序列名为JPN＿GDP;USA＿GDP;UK＿GDP
时间序列/截面数据含有横截面 时间和指标三维信息;利用 时间序列/截面数据模型可以构造和检验比以往单独使用横截 面数据或时间序列数据更为真实的行为方程;可以进行更加深 入的分析 正是基于实际经济分析的需要;作为非经典计量经济 学问题;同时利用横截面和时间序列数据的模型已经成为近年 来计量经济学理论方法的重要发展之一
动态面板数据分析步骤详解..
动态⾯板数据分析步骤详解..动态⾯板数据分析算法1. ⾯板数据简介⾯板数据(Panel Data, Longitudinal Data )，也称为时间序列截⾯数据、混合数据，是指同⼀截⾯单元数据集上以不同时间段的重复观测值，是同时具有时间和截⾯空间两个维度的数据集合，它可以被看作是横截⾯数据按时间维度堆积⽽成。
⾃20世纪60年代以来，计量经济学家开始关注⾯板数据以来，特别是近20年，随着计量经济学理论，统计⽅法及计量分析软件的发展，⾯板数据计量经济分析已经成为计量经济学研究最重要的分⽀之⼀。
⾯板数据越来越多地被应⽤到计量模型的研究中，其在实证分析中的优点是明显的：相对于只具有⼀个时点的横截⾯数据模型，⾯板数据包含了更多时间维度的数据，从⽽可以利⽤更多的信息来分析所研究问题的动态关系;⽽时间序列模型，其数据往往是由个体数据加总产⽣的，在实际计量分析中，在研究其动态调整⾏为时，由于个体差异被忽略，其估计结果有可能是有偏的，⽽⾯板数据模型能够通过截距项，捕捉到数据的动态调整过程中的个体差异，有效地减少了由于数据加总所产⽣的偏误;同时，⾯板数据同时具有时间和截⾯空间的两个维度，从⽽分享了横截⾯数据和时间序列数据的优点，另外，由于具有更多的观察值，其推断的可靠性也有所增加。
2. ⾯板数据的建模与检验设3. 动态⾯板数据的建模与检验所谓动态⾯板数据模型，是指通过在静态⾯板数据模型中引⼊滞后被解释变量以反映动态滞后效应的模型。
这种模型的特殊性在于被解释变量的动态滞后项与随机误差组成部分中的个体效应相关，从⽽造成估计的内⽣性。
4、步骤详解步骤⼀：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）。
时间序列数据模型方程
时间序列数据模型方程
时间序列数据模型是用来描述和预测随时间变化的数据的数学
模型。
常见的时间序列数据模型包括自回归模型（AR）、滑动平均
模型（MA）、自回归滑动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均
模型（ARIMA）和季节性自回归积分滑动平均模型（SARIMA）等。
这
些模型可以用数学方程来表示。
以ARIMA模型为例，其数学方程可以表示为：
Y_t = c + ϕ_1Y_(t-1) + ϕ_2Y_(t-2) + ... + ϕ_pY_(t-p) + ε_t θ_1ε_(t-1) θ_2ε_(t-2) ... θ_qε_(t-q)。
其中，Y_t 是时间序列数据在时间点 t 的观测值，c 是常数项，ϕ_1, ϕ_2, ..., ϕ_p 是自回归项系数，ε_t 是时间点 t 的误差，θ_1, θ_2, ..., θ_q 是滑动平均项系数，p 和 q 分别表示
自回归和滑动平均的阶数。
这个方程描述了时间序列数据在不同时间点的值如何受到过去
观测值和误差的影响，从而可以用来进行数据的预测和分析。
除了ARIMA模型，其他时间序列模型也有类似的数学方程来描述其特征
和性质。
需要注意的是，选择合适的时间序列模型和建立准确的数学方程是非常重要的，这需要对数据进行充分的分析和理解，以及对不同模型的特点和适用范围有深入的了解。
同时，还需要对模型的参数进行估计和检验，确保模型的有效性和可靠性。
混合截面模型stata命令
混合截面模型stata命令在Stata中，混合截面模型可以使用xtmixed命令来实现。
混合截面模型是用于分析同时包含横截面和时间序列数据的模型，通常用于面板数据分析。
下面我将详细介绍如何使用xtmixed命令来拟合混合截面模型。
首先，假设我们有一个因变量Y，一个自变量X，以及一个分组变量G（代表不同的组或单位），还有一个时间变量T（代表时间）。
我们想要估计混合截面模型来分析Y关于X的影响，同时控制组内和组间的随机效应。
要在Stata中使用xtmixed命令进行混合截面模型分析，可以按照以下步骤进行：1. 首先，加载数据集，使用命令“use 数据集名称”来加载你的数据集。
2. 接下来，使用xtmixed命令来拟合混合截面模型。
命令的基本语法如下：xtmixed Y X || G: X, cov(structure)。
在这个命令中，||之前的部分指定了固定效应模型的部分，而||之后的部分指定了随机效应模型的部分。
G: X表示X是随机效应的自变量，cov(structure)表示随机效应的协方差结构，可以是un或ar等。
3. 运行xtmixed命令后，Stata将输出混合截面模型的估计结果，包括固定效应和随机效应的系数估计值、标准误、t统计量等。
除了上述基本的语法，xtmixed命令还有许多选项和参数，可以根据具体的分析需求进行调整。
比如，可以使用reml选项来指定似然方法，可以使用robust选项来进行鲁棒标准误估计，还可以使用random()选项来指定随机效应的结构等。
总之，使用Stata的xtmixed命令可以很方便地进行混合截面模型的估计和分析，通过合理设置命令的选项和参数，可以得到准确且可靠的混合截面模型估计结果。
希望这个回答能够帮助你更好地理解在Stata中如何使用xtmixed命令进行混合截面模型分析。
面板数据、截面数据、时间序列数据
⾯板数据、截⾯数据、时间序列数据截⾯数据、时间序列数据、⾯板数据是最常见的三种样本数据形式，⽹上对于此类数据的介绍⽐较零散，我在此做⼀个汇总归纳，如有错误，欢迎指正，我在此只做简单介绍，并不涉及具体分析，特别是⾯板数据，分析⽐较复杂，有专门的书籍可以参阅。
⼀、截⾯数据（Cross Section data）1.概念：截⾯数据是指由同⼀时期、不同个体的⼀个或多个统计指标所组成的数据集。
该数据强调同⼀时期，因此也称为静态数据，我们平时获取的样本数据，⼤都具有同期性，因此截⾯数据也是最常见的样本数据。
例如：2016年各省份⼈⼝同⼀时期：2016年不同个体：不同省份⼀个统计指标：⼈⼝数不同治疗⽅法的疼痛⽔平这是⼀组常见的⽅差分析数据，同⼀时期：此处虽然没有明确告知测量时间，⼀般是默认为同期测量或忽略时间效应，如果时间效应明确不能忽略，那么数据中要增加时间变量，此时就不再是截⾯数据了。
不同个体：不同的受试者多个统计指标：此处有三个统计指标，其中包括两个分组测量，物理测试分为1组-拉伸锻炼，2组-⼒量锻炼，放松测试分为1组-肌⾁放松，2组-意念引导，外加⼀个疼痛⽔平的测量数值。
2.分析⽅法绝⼤多数统计分析⽅法都可以分析截⾯数据，可根据分析⽬的和截⾯数据类型做出选择，⽐如数据类型为连续型数据且为单个统计指标，可以使⽤描述性分析；数据类型为连续但是有多个统计指标，可以使⽤聚类分析、因⼦分析、回归分析等；统计指标有分组数据的，可使⽤⽅差分析、回归分析等。
3.注意的问题<1>截⾯数据是不同个体，有时这些个体差异很⼤，⽐如不同的省份，由此很容易产⽣异⽅差问题，因此做回归分析时，需要对此进⾏检验<2>要注意不同个体测量数据的⼀致性，这种⼀致性包括时期⼀致和统计指标⼀致。
==========================================================⼆、时间序列数据（Time Series data）1.概念：时间序列数据是指不同时期，同⼀个体的⼀个或多个统计指标做组成的数据集。
面板数据基本知识
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。
6291.618
IP-JS（江苏）
4744.547
5668.830
6054.175
6624.316
6793.437
7316.567
8243.589
IP-JX（江西）
3487.269
3991.490
4209.327
4787.606
5088.315
5533.688
6329.311
IP-LN（辽宁）
3899.194
图10
EViwes估计方法：在打开工作文件窗口的基础上，点击主功能菜单中的Objects键，选New Object功能，从而打开New Object（新对象）选择窗。在Type of Object选择区选择Pool（混合数据库），点击OK键，从而打开Pool（混合数据）窗口。在窗口中输入15个地区标识AH（安徽）、BJ（北京）、…、ZJ（浙江）。工具栏中点击Sheet键，从而打开Series List（列写序列名）窗口，定义变量CP?和IP?，点击OK键，Pool（混合或合并数据库）窗口显示面板数据。在Pool窗口的工具栏中点击Estimate键，打开Pooled Estimation（混合估计）窗口如下图。
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
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计量经济学理论的模型解释与预测
计量经济学理论的模型解释与预测引言计量经济学是经济学中一个重要的分支，其研究方法主要基于经济理论和数理统计学，旨在通过使用数学和统计方法来解释经济现象，并进行预测和政策分析。
计量经济学理论的模型是实现这一目标的核心工具。
本文将对计量经济学理论的模型进行解释，并探讨其在预测方面的应用。
一、计量经济学理论的模型解释1.1 常见的计量经济学模型计量经济学模型是对经济现象进行抽象和概括的数学表达式。
常见的计量经济学模型包括线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等。
线性回归模型是计量经济学中最基础且广泛应用的模型之一。
它假设变量之间存在线性关系，并通过估计各个变量的系数来解释经济现象。
时间序列模型是用于分析时间序列数据的模型，其中包括自回归模型、移动平均模型、ARMA模型等。
时间序列模型主要用于分析时间上的趋势和周期性。
面板数据模型是同时包含横截面和时间序列数据的模型，通常用于分析跨国或跨地区的经济现象。
面板数据模型可以同时考虑个体特征和时间特征，提高了模型的解释能力。
1.2 模型解释的基本步骤模型解释是对计量经济学模型进行参数估计和推断的过程。
基本的模型解释步骤包括模型设定、估计方法选择、参数估计和模型诊断。
模型设定是根据研究目的和数据特征选择适当的计量经济学模型，并确定模型中包含的变量和假设条件。
估计方法选择是根据模型的性质和数据的特点选择合适的估计方法，常见的估计方法包括最小二乘法、广义最小二乘法、极大似然估计等。
参数估计是利用选定的估计方法对模型的参数进行估计，通常使用计算机软件进行参数的数值计算。
模型诊断是对估计结果进行评价和检验，包括残差分析、假设检验等。
模型诊断可以用于判断模型的拟合程度和参数的显著性。
1.3 模型解释的应用领域计量经济学模型的解释应用广泛，包括实证研究、政策评估和预测分析等。
实证研究是计量经济学模型应用的基本领域，通过对模型进行解释，可以验证和检验经济理论的有效性，并提供实证证据支持。
横截面数据、时间序列数据、面板数据
横截面数据、时间序列数据、面板数据2篇横截面数据篇横截面数据是经济学和统计学中常用的一种数据类型。
横截面数据是在同一时期对多个个体进行观察和测量的数据。
它强调的是对不同个体在同一时间点上的状态或特征的描述。
横截面数据的应用广泛，特别是在市场调研、人口统计、社会调查、企业管理等领域。
例如，在市场调研中，研究人员可以通过对不同消费者群体进行调查和测量，得到他们在某一时间点上的购买行为、消费偏好等信息。
这些数据可以帮助企业制定市场营销策略，改进产品设计，提升客户满意度。
横截面数据的分析方法有很多种。
最常用的方法是描述统计分析，通过计算平均值、标准差、频数等统计量来摸索横截面数据的特征。
此外，还可以利用假设检验、回归分析等统计方法，揭示变量之间的关系以及对因变量的影响程度。
横截面数据的分析还可以辅助其他数据类型的研究。
例如，在宏观经济研究中，研究人员除了使用时间序列数据，还可以借助横截面数据来检验宏观经济模型的有效性和适用性。
另外，在金融领域，横截面数据可以用于评估股票的价值、预测市场走势等。
这些应用都需要将横截面数据和其他数据类型进行巧妙地结合和比较。
总之，横截面数据是一种非常重要的数据类型。
它可以用于描述不同个体之间的差异，揭示变量之间的关系，辅助其他数据类型的研究。
在使用横截面数据时，我们需要选择适当的分析方法，准确地描述和解释数据的特征，从而得出有关个体和变量的有意义的结论。
时间序列数据篇时间序列数据是研究某一现象随时间变化的变化规律的一种数据类型。
它是在一定时间间隔内对同一现象进行测量和观察的数据。
时间序列数据的分析可以帮助人们了解现象的长期走势、周期性、趋势性以及可能存在的突发事件。
时间序列数据广泛应用于经济学、金融学、气象学、环境科学等领域。
例如，在经济学中，国民经济的发展是一个动态过程，通过分析GDP、失业率、通货膨胀率等时间序列数据，可以了解经济的增长速度、经济周期以及经济政策的影响等。
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
计量经济学4种常用模型
计量经济学4种常用模型计量经济学是经济学的一个重要分支，主要研究经济现象的数量关系及其解释。
在计量经济学中，常用的模型有四种，分别是线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型和离散选择模型。
下面将对这四种模型进行详细介绍。
第一种模型是线性回归模型，也是计量经济学中最常用的模型之一。
线性回归模型是通过建立自变量与因变量之间的线性关系来解释经济现象的模型。
在线性回归模型中，自变量通常包括经济学理论认为与因变量相关的变量，通过最小二乘法估计模型参数，得到经济现象的解释。
线性回归模型的优点是简单易懂，计算方便，但其前提是自变量与因变量之间存在线性关系。
第二种模型是时间序列模型，它主要用于分析时间序列数据的模型。
时间序列模型假设经济现象的变化是随时间演变的，通过分析时间序列的趋势、周期性和随机性，可以对经济现象进行预测和解释。
时间序列模型的常用方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARCH）等。
时间序列模型的优点是能够捕捉到时间的动态变化，但其局限性是对数据的要求较高，需要足够的时间序列观测样本。
第三种模型是面板数据模型，也称为横截面时间序列数据模型。
面板数据模型是将横截面数据和时间序列数据结合起来进行分析的模型。
面板数据模型可以同时考虑个体间的差异和时间的变化，因此能够更全面地解释经济现象。
面板数据模型的常用方法包括固定效应模型、随机效应模型等。
面板数据模型的优点是能够控制个体间的异质性，但其需要对个体间的相关性进行假设。
第四种模型是离散选择模型，它主要用于分析离散选择行为的模型。
离散选择模型假设个体在面临多种选择时，会根据一定的规则进行选择，通过建立选择概率与个体特征之间的关系，可以预测和解释个体的选择行为。
离散选择模型的常用方法包括二项Logit模型、多项Logit模型等。
离散选择模型的优点是能够分析个体的选择行为，但其局限性是对选择行为的假设较强。
综上所述，计量经济学中常用的模型有线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型和离散选择模型。
简述截面数据法和时间序列法
简述截面数据法和时间序列法
截面数据法（Cross-sectional data）是一种收集和分析多个个体（如不同人、不同地区、不同公司等）在同一时间点上的数据的方法。
该方法可以用于比较不同个体之间的差异和关系，例如比较不同地区的人均收入、不同公司的市值等。
截面数据法通常用于描述和分析横截面数据集。
时间序列法（Time series data）是一种收集和分析同一组个体在连续时间点上的数据的方法。
该方法可以用于观察和分析个体随时间变化的趋势和模式，例如观察某公司的销售额在过去几个季度的变化、某地区的人口数量在过去几年的变化等。
时间序列法通常用于描述和分析时间序列数据集。
截面数据名词解释
截面数据名词解释
截面数据简称“panel data”，指的是时序数据和跨地域数据的综合。
时序数
据根据测量单位在特定时间段内被采集的频率，可以分为长期的或短期的测量。
而跨地域数据则指同一项测量在不同地域内的采集。
截面数据总结地结合了这两者的特性，是指在同一时间段内，在不同地域范围内采集的一组数据。
截面数据用于分析一些多重相关性，参与抽样的测量单位多是固定的，然后通
过多次测量建立两个或者多个数据来追踪单位间的动态特征。
在不同的研究领域，截面数据可以用于提高模型精度，加深研究内容。
在工程中，截面数据被用于衡量结构水平的变化或静态效应，和用于识别趋势、解释过程变异的动态效应。
它也可以被用于双变量和多变量的关联分析，用于检验一些理论假说进行验证。
解决双变量截面数据时，常用的方法有基本线性回归模型、一般线性模型和内生性模型。
有的时候，也可以采用五级因素分析来获取截面数据，可以快速获得测量指标
和动态变量等信息。
截面数据也可以用于估算动态变量看做分类变量的估算结果。
从本质上讲，截面数据是时间序列数据和跨地域数据的融合，它可以用于对多
重相关性、动态变量的诊断分析、基本线性回归模型、一般线性模型和内生性模型等进行评估。
它可以针对不同研究领域，帮助研究者更加深入地了解问题，提高
模型准确度。
横截面数据、时间序列数据、面板数据
横截面数据、时间序列数据、面板数据横截面数据：（时间固定）横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。
横截面数据是按照统计单位排列的。
因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。
也就是说必须是同一时间截面上的数据。
如：时间序列数据：(横坐标为t,纵坐标为y)在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。
如：面板数据：(横坐标为t,斜坐标为y,纵坐标为z)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”。
举例：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。
关于面板数据的统计分析启动Stata11.0，Stata界面有4个组成部分，Review（在左上角）、Variables（左下角）、输出窗口（在右上角）、Command（右下角）。
首先定义变量，可以输入命令，也可以通过点击Data----Create new Variable or change variable。
特别注意，这里要定义的变量除了因素1、因素2、……因素6、盈余管理影响程度等，还要定义年份和公司名称两个变量，这两个变量的数据类型（Type）最好设置为int（整型），公司名称不要使用中文名称或者字母等，用数字代替。
eviews 讲义 第十章 时间序列截面数据模型
（10.1.5）
在该模型中，假设在横截面上既存在个体影响，又存在结构变化，即在允许个体影响由跨截面变化的截距项i来说明的同时还允许系数向量跨截面变化，用以说明横截面上的结构变化。我们称该模型为变系数模型或无约束模型（unrestricted model）。
10.2
2、（S2-S1）/2与S1/2独立。
所以，在假设H1下检验统计量F1也服从相应自由度下的F分布，即
（10.2.14）
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近值，则拒绝假设H1，用模型（10.1.5）拟合样本，反之，则用模型（10.1.4）拟合。
10.3
变截距模型是时间序列/截面数据模型中最常见的一种形式。该模型允许横截面上存在个体影响，并用截距项的差别来说明。模型的基本形式由如下：
无个体影响的不变系数模型的单方程回归形式可以写成：
（10.1.3）
在该模型当中，假设在横截面上既无个体影响也没有结构变化，即在各截面方程中，系数向量相同且不含有个体影响i项。对于该模型，将各截面成员的时间序列数据堆积在一起作为样本数据，利用普通最小二乘法便可给出参数和的一致有效估计。因此，该模型也被称为联合回归模型（pooled regression model）。
（10.2.2）
其中，S1、S2、S3分别为模型（10.1.5）、（10.1.4）和（10.1.3）的残差平方和。如果记
其中
则
（10.2.3）
记
则
（10.2.4）
记
其中
则
（10.2.5）
由于
1、S1/2~2[n（T-K-1）]；
2、在H2下，S3/2~2[nT-（K+1）]和（S3-S1）/2~2[（n-1）（K+1）]；
截面序列分析总结
截面序列分析总结1. 引言在统计学中，截面序列分析是一种经济数据分析方法，用于研究变量随时间和个体之间的变化。
它广泛应用于宏观经济学、金融学、政治学等领域，用于识别变量之间的关联关系、预测未来趋势和评估政策效果等。
本文将介绍截面序列分析的基本概念、主要方法和应用案例，旨在帮助读者理解和应用这一重要的统计工具。
2. 截面序列分析的基本概念2.1 截面数据与序列数据截面数据是在某一特定时间点上对一组个体进行观察所得到的数据，而序列数据是在一段时间内对同一组个体连续观察所得到的数据。
截面序列数据则是结合了截面数据和序列数据的特点，既包括不同个体间的比较，也包括相同个体随时间变化的分析。
2.2 截面序列分析的目的截面序列分析的目的是通过对相关变量进行观察和分析，找出它们之间的关联关系和变化趋势。
通过分析截面序列数据，我们可以得出一些结论，帮助我们更好地理解个体之间的差异、趋势和变化规律。
3. 截面序列分析的方法3.1 描述性统计分析描述性统计分析是截面序列分析的基本方法之一。
通过对截面序列数据进行汇总和计算，我们可以获得一些基本的统计指标，如平均值、标准差、最小值和最大值等。
这些指标可以帮助我们描述个体之间的差异和变化趋势。
3.2 相关分析相关分析是用来研究变量之间的相关关系的方法。
在截面序列分析中，我们可以通过计算相关系数来衡量变量之间的线性相关性。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
3.3 回归分析回归分析是一种常用的统计方法，用于研究影响因素和被解释变量之间的关系。
在截面序列分析中，我们可以利用回归模型来预测被解释变量的值，并分析不同因素对其的影响程度。
常见的回归模型包括线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
3.4 面板数据模型面板数据模型是专门针对截面序列数据的一种建模方法。
它考虑了个体间的相关性和时间序列的特点，更准确地描述了数据的变化规律。
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，具有较高的解释力和预测能力。
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在进行经济分析时经常会遇到时间序列和横截面两 者相结合的数据。例如，在企业投资需求分析中，我们 会遇到多个企业的若干指标的月度或季度时间序列；在 城镇居民消费分析中，我们会遇到不同省市地区的反映 居民消费和居民收入的年度时间序列。本章将前述的企 业或地区等统称为个体，这种具有三维（个体、指标、 时间）信息的数据结构称为时间序列/截面数据，有的书 中也称为平行数据或面板数据（panel data）。我们称 这些数据为联合利用时间序列/截面数据（Pooled time series，cross section）。
对于截面成员较多，时期较少的“宽而短”的侧重截 面分析的数据，一般通过具有面板结构的工作文件 （Panel workfile）进行分析。利用面板结构的工作文件 可以实现变截距时间序列/截面数据模型以及动态时间序 列/截面数据模型的估计。可编辑ppt
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10.1.1 含有Pool对象的工作文件
Pool对象在EViews中扮演着两种角色。首先，Pool对 象中包含了一系列的标识名。这些标识名描述了工作文件 中的时间序列/截面数据的数据结构。在这个角色中，Pool 对象在管理和处理时间序列/截面数据上的功能与组对象有 些相似。其次，利用Pool对象中的过程可以实现对各种时 间序列/截面数据模型的估计及对估计结果的检验和处理。 在这个角色中，Pool对象与方程对象有些相似
5家企业：
3个变量：
GM：通用汽车公司 CH：克莱斯勒公司 GE：通用电器公司 WE：西屋公司 US：美国钢铁公司
I ：总投资 M ：前一年企业的市场价值 K ：前一年末工厂存货和设备的价值
要创建Pool对象，选择Objects/New Object/Pool…并在编 辑窗口中输入截面成员的识别可编名辑称ppt ：
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4. 观察或编辑Pool定义 要显示Pool中的截面成员识别名称，单击工具条的 Define按钮，或选择View/Cross-Section Identifiers。如果需 要，也可以对识别名称列进行编辑。
5. Pool序列数据 Pool中使用的数据都存在普通EViews序列中。这些序列 可以按通常方式使用：可以列表显示，图形显示，产生新序 列，或用于估计。也可以使用Pool对象来处理各单独序列。
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对截面成员的识别名称没有特别要求，但必须能使用这 些识别名称建立合法的EViews序列名称。此处推荐在每个识 别名中使用“_”字符，它不是必须的，但把它作为序列名的 一部分，可以很容易找到识别可编名辑称ppt 。
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2. Pool序列命名 在Pool中使用序列的关键是序列命名：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，现有一个Pool对象含有识别名＿JPN，＿USA， ＿UK，想建立每个截面成员的GDP的时间序列，我们就 使用“GDP”作为序列的基本名。 把识别名称放在序列名的前面，中间或后面并没什么 关系，只要易于识别就行了。但是必须注意要保持一致， 不 能 这 样 命 名 序 列 ： JPNGDP ， GDPUSA ， UKGDP1 ， 因为EViews无法在Pool对象中识别这些序列。
必须注意，Pool对象本身不包含序列或数据。一个 Pool对象只是对基本数据结构的一种描述。因此，删除一 个Pool并不会同时删除它所使用的序列，但修改Pool使用的 原序列会同时改变Pool中的数据。
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1. 创建Pool对象
在本章中，使用的是一个研究投资需求的例子，包括了五
家企业和三个变量的20个年度观测值的时间序列： 例10.5 研究企业投资需求模型
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10.1.2 输入Pool数据
有很多种输入数据的方法，在介绍各种方法之前，首 先要理解时间序列/截面数据的结构，区别堆积数据和非堆 积数据形式。
时间序列/截面数据的数据信息用三维表示：时期，截 面成员，变量。例如：1950年，通用汽车公司，投资数据。
使用三维数据比较困难，一般要转化成二维数据。有 几种常用的方法。
1. 非堆积数据 存在工作文件的数据都是这种非堆积数据，在这种形 式中，给定截面成员、给定变量的观测值放在一起，但和 其他变量、其他截面成员的数据分开。例如，假定我们的 数据文件为下面的形式：
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其中基本名 I 代表企业总投资、M 代表前一年企业的市场价值、K 代 表前一年末工厂存货和设备的价值。每个企业都有单独的 I、M、K 数据。
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§10.1 Pool对象
EViews对时间序列/截面数据模型的估计是通过含有 Pool对象的工作文件和具有面板结构的工作文件来实现的。
处理时间序列/截面数据的EViews对象称为Pool。通 过Pool对象可以实现对各种变截距、变系数时间序列模型 的估计，但Pool对象侧重分析“窄而长”的数据，即截面 成员较少，而时期较长的侧重时间序列分截面成员的名称表。为明 显起见，名称要相对较短。例如，国家作为截面成员时， 可以使用USA代表美国，CAN代表加拿大，UK代表英国。
定义了Pool的截面成员名称就等于告诉了EViews，模 型 的 数 据 结 构 。 在 上 面 的 例 子 中 ， EViews 会 自 动 把 这 个 Pool理解成对每个国家使用单独的时间序列。
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3. Pool序列概念 一旦选定的序列名和Pool中的截面成员识别名称相 对应，就可以利用这些序列使用Pool了。其中关键是要 理解Pool序列的概念。 一个Pool序列实际就是一组序列, 序列名是由基本 名和所有截面识别名构成的。Pool序列名使用基本名和 “？”占位符，其中“？”代表截面识别名。如果序列 名 为 GDPJPN ， GDPUSA ， GDPUK ， 相 应 的 Pool 序 列 为GDP?。如果序列名为JPNGDP，USAGDP，UKGDP， 相应的Pool序列为 ?GDP。