动态面板数据分析步骤详解 ..
使用GMM方法分析动态面板数据.
对外经济贸易大学金融学院张海洋 S EN ( Z ' ε ( z ' z 1 1 ˆ ˆ E'Z( Z'Z1 Z'E N2 j k 然而，该统计量有时候是不一致的，如果在命令中要求报告稳健的Sargan统计量，软件ˆ ；再根会做两阶段GMM估计（先找任意合理的H，令 A=( Z'HZ ，估计出第一步参数β 1 1 ˆ ˆ ，令 A=( Z'ˆ ˆ Z ，估计出第二部参数β ˆ ，计算出残差项的方差-协方差矩阵ˆ ）据β 1 2 ，β β 1 1 1 根据第二步的参数结果，默默报告出Hansen统计量。
整体上说，Hansen统计量好像更靠谱一点，所以报告的时候，更多关注Hansen统计量。
（三）动态面板数据现在回到我们的动态面板数据，对数据和模型有如下假定： 1 234 动态。
模型中包含了因变量的滞后项；有个体的固定效应；可以有一些自变量是内生的；除了固定效应之外的误差项 it 可以异方差，可以序列相关；5 不同个体之间的误差项 it 和 jt 不会相关。
67 可以有前定的（Predetermined）但不是完全外生的变量。
“大N，小T” ，即个体数量要足够多，但时间不用太长。
如果时间足够长的话，动态面板误差不会太大，用固定效应即可。
从上述要求可以看出，GMM方法特别适合宏观的面板数据分析，因为宏观变量中，很难找出绝对外生的变量，变量之间多少会互相影响。
而GMM方法可以“有一些自变量是内生的” ，这可能也是GMM方法在文献中这么常用的原因。
此前已经说过，不能用传统的OLS方法或者固定效应模型进行动态面板数据的分析，那样会得到有偏的估计量。
先要对数据进行一定的变换，然后根据不同的矩条件设定开展矩估计。
其中数据变换有两种方法，矩条件的设定也有两种方法。
6对外经济贸易大学金融学院张海洋 1、数据的变换方法：一阶差分还是垂直离差为了消除动态面板数据中的固定效应，通常用的有两种方法：一阶差分 (first difference和垂直离差(orthogonal deviations。
面板数据分析的流程
面板数据分析的流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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回归分析中的动态面板数据分析方法(Ⅰ)
在经济学和统计学中，回归分析是一种常用的数据分析方法，用于探讨自变量与因变量之间的关系。
而动态面板数据分析方法则是回归分析的一种特殊形式，用于研究随时间变化的数据。
本文将从动态面板数据的特点、动态面板数据分析方法以及应用举例三个方面来探讨回归分析中的动态面板数据分析方法。
一、动态面板数据的特点动态面板数据是指在横截面数据和时间序列数据的基础上，对不同时间点上的相同个体进行观察和记录。
动态面板数据具有以下特点：1. 数据的时间序列性：即数据在不同时间点上有连续的观测结果，可以用来分析时间序列变化的规律性。
2. 数据的个体异质性：即数据中包含不同个体的观测结果，可以用来分析不同个体之间的差异性。
3. 数据的动态性：即数据中包含时间序列和横截面的特点，可以用来分析个体随时间变化的动态效应。
由于动态面板数据具有以上特点，因此在回归分析中需要采用特殊的方法来处理这类数据，以更好地探讨因果关系和动态效应。
二、动态面板数据分析方法动态面板数据分析方法主要包括固定效应模型（Fixed Effects Model）、随机效应模型（Random Effects Model）和一阶差分估计法（First DifferenceEstimation）等。
其中，固定效应模型和随机效应模型是最常用的方法，适用于具有个体异质性和时间序列性的数据分析。
1. 固定效应模型：固定效应模型是一种控制了个体固定效应的回归分析方法。
在固定效应模型中，个体固定效应被视为一个固定的参数，通过引入虚拟变量来捕捉个体固定效应，并进一步控制个体异质性。
固定效应模型适用于个体固定效应对因变量有显著影响的情况，能够有效控制了个体固定效应的影响，提高了回归分析的准确性。
2. 随机效应模型：随机效应模型是一种考虑了个体固定效应和随机效应的回归分析方法。
在随机效应模型中，个体的固定效应被视为一个随机变量，并通过引入个体固定效应的方差来检验其对因变量的影响。
随机效应模型适用于个体固定效应对因变量的影响较小，能够更好地估计个体固定效应的方差，并提高了回归分析的拟合度。
面板数据分析简要步骤与注意事项面板单位根—面板协整—回归分析
面板数据分析简要步骤与注意事项面板单位根—面板协整—回归分析 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#面板数据分析简要步骤与注意事项（面板单位根—面板协整—回归分析）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,LevinandLin(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 et al. (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。
回归分析中的动态面板数据分析方法(Ⅲ)
回归分析中的动态面板数据分析方法回归分析是一种用来探究变量之间关系的统计方法，而面板数据则是指在不同时间点上收集到的同一组个体数据。
动态面板数据分析方法则是针对这种面板数据的一种分析方法，它可以更好地考虑到时间序列和横截面的特性，从而更准确地分析变量之间的关系。
一、面板数据分析的基本概念首先，我们需要了解一些基本概念。
面板数据分析通常包括两个维度，一个是时间维度，另一个是横截面维度。
时间维度是指在不同时间点上收集到的数据，例如不同年份、不同季度等；而横截面维度则是指在同一时间点上收集到的不同个体的数据。
因此，面板数据可以反映出不同个体在不同时间点上的变化情况，具有更多的信息量。
二、动态面板数据模型在面板数据分析中，动态面板数据模型是一种常用的分析方法。
这种模型通常包括两个部分，一个是横截面维度上的固定效应，另一个是时间维度上的动态效应。
固定效应指的是在不同个体之间存在的固定差异，例如不同国家、不同公司等之间的差异；而动态效应则是指随着时间推移而发生的变化。
动态面板数据模型可以更好地捕捉到个体之间和时间序列之间的相关性，因此在实际分析中具有重要的应用价值。
三、动态面板数据的估计方法在动态面板数据分析中，常用的估计方法包括差分估计方法、一阶滞后模型、二阶滞后模型等。
差分估计方法是一种常用的方法，它利用变量在不同时间点上的差值进行估计，从而消除了固定效应。
一阶滞后模型和二阶滞后模型则是利用时间序列的滞后效应进行估计，可以更好地捕捉到动态效应。
这些估计方法在实际应用中可以根据具体情况进行选择，以获得更准确的分析结果。
四、动态面板数据的应用领域动态面板数据分析方法在许多领域都具有重要的应用价值。
例如，在经济学领域，可以利用动态面板数据分析方法来研究不同国家或地区的经济增长模式、产业结构变化等问题；在管理学领域，可以利用动态面板数据分析方法来研究不同公司的经营绩效、市场份额变化等问题。
因此，动态面板数据分析方法在实际应用中具有广泛的应用前景。
面板数据分析方法步骤全解
面板数据分析方法步骤全解面板数据分析是一种常用的统计方法，可用于研究面板数据。
面板数据是指在一定时间内，对多个个体或单位进行反复观测的数据。
面板数据的特点是具有跨个体和跨时间的变异性，可以更好地捕捉个体变量和时间变量的相关性。
本文将详细介绍面板数据分析的方法步骤。
步骤一：数据准备面板数据分析的第一步是准备数据。
首先，需要收集面板数据，包括个体的观测值和时间变量。
然后，对数据进行清洗和整理，包括处理缺失值、异常值和重复值。
此外，还要对变量进行命名和编码，以便后续分析使用。
步骤二：面板数据的描述性统计分析在进行面板数据分析之前，通常需要对数据进行描述性统计分析。
这可以帮助我们了解数据的基本特征和变化趋势。
常用的描述性统计方法包括计算平均数、标准差、最大值、最小值和分位数等。
此外，还可以使用图表和图表来可视化数据的分布和变化情况。
步骤三：面板数据的平稳性检验面板数据在进行进一步分析之前，需要进行平稳性检验。
平稳性是指面板数据的统计特性在时间和个体之间保持不变。
常用的平稳性检验方法包括单位根检验和平稳均值假设检验。
如果数据不平稳，可以通过差分或其他方法进行处理，以实现平稳性。
步骤四：面板数据的固定效应模型估计面板数据分析的核心是建立面板数据模型并进行参数估计。
其中，固定效应模型是最常用的面板数据模型之一。
固定效应模型假设个体效应是固定的，与个体的观测值无关。
通过固定效应模型，可以估计个体效应和其他变量的影响。
常用的估计方法包括最小二乘法、广义最小二乘法和联合估计法等。
步骤五：面板数据的随机效应模型估计除了固定效应模型外，还可以使用随机效应模型进行面板数据分析。
随机效应模型假设个体效应是随机的，与个体的观测值相关。
通过随机效应模型，可以同时估计个体效应和其他变量的影响。
常用的估计方法包括广义最小二乘法和极大似然估计法等。
步骤六：面板数据的混合效应模型估计混合效应模型是固定效应模型和随机效应模型的组合，既考虑了个体效应的固定性，又考虑了个体效应的随机性。
stata分析面板数据
引言概述面板数据（Paneldata）是一种特殊类型的数据，它同时包含了横向和纵向的信息。
对于研究人员来说，面板数据的分析具有重要的意义，因为它可以对个体、时间和个体在不同时间上的变异进行深入研究。
Stata是一种流行的统计软件，具备强大的面板数据分析功能，可以处理各种面板数据相关的统计问题。
本文将介绍Stata分析面板数据的方法与技巧。
正文内容一、数据准备与导入1.定义面板变量：在Stata中，我们需要先将面板数据转换为面板变量。
可以使用“xtset”命令来定义面板变量，并指定个体和时间的标识变量。
例如，命令“xtsetidyear”可以将变量“id”作为个体标识变量，“year”作为时间标识变量。
2.导入面板数据：Stata支持多种数据格式的导入，如Excel、CSV等。
可以使用“importdelimited”命令导入CSV格式的面板数据。
命令格式如下：“importdelimitedfilename,varnames(1)”.其中，filename是文件名，varnames(1)表示将第一行作为变量名。
二、面板数据的描述统计分析1.描述性统计：在面板数据分析中，我们首先需要对数据进行描述性统计。
可以使用“summarize”命令计算平均值、标准差、最小值、最大值等统计指标。
例如，“summarizevarname”可以计算变量varname的平均值、标准差等。
2.变量相关分析：面板数据中的变量通常具有时间序列的特征，因此，变量之间的相关性也具有时间相关性。
可以使用“xtcorr”命令来计算面板数据中变量的相关系数矩阵。
命令格式如下：“xtcorrvar1var2,pwcorr”.其中，var1和var2是需要计算相关系数的变量。
三、面板数据的固定效应模型分析1.固定效应模型简介：固定效应模型是一种常见的面板数据分析方法，它考虑了个体固定效应，并通过个体虚拟变量来捕捉个体固定效应对因变量的影响。
报告中的动态面板数据和固定效应
报告中的动态面板数据和固定效应一、理解动态面板数据1. 动态面板数据的概念和特点- 动态面板数据是一种结合了纵向和横向特征的经济数据形式。
- 具有时间序列的特征，能够观察数据在时间上的变化。
- 可以通过观察个体间的变化来研究经济现象的动态性。
2. 动态面板数据的应用领域- 经济学研究中常用的面板数据分析方法之一。
- 在宏观经济学、企业组织与产业经济学等领域得到广泛应用。
- 有助于发现经济模型的时间动态性与个体异质性。
二、动态面板数据分析方法1. 差分法- 将面板数据转化为一阶或二阶差分。
- 消除个体效应和时间效应的固定效应。
- 有效利用数据的动态信息。
2. 一阶与二阶差分面板数据模型- 一阶差分模型适合研究时间序列变量的短期动态关系。
- 二阶差分模型适合研究时间序列变量的长期与短期动态关系。
- 通过引入滞后变量，考虑变量间的动态联动效应。
三、固定效应模型的基本概念1. 固定效应与随机效应的区别- 固定效应：假设个体效应与自变量存在相关关系。
- 随机效应：假设个体效应与自变量不存在相关关系。
2. 固定效应模型的优势和局限性- 通过引入个体效应，控制个体间的异质性。
- 能够估计不变量或者相对不变量的效应。
- 忽略了个体效应与时间变化的相关性。
四、固定效应模型的估计方法1. 最小二乘法估计- 通过OLS估计固定效应模型。
- 仅利用信息平均化，数据损失较大。
2. 差分法估计- 通过差分处理，消除个体效应。
- 估计纯时间效应对因变量的影响。
- 适用于变量在时间上有较大波动的情况。
五、固定效应模型的应用案例研究1. 教育投资对经济增长的影响- 利用固定效应模型分析不同国家教育政策的效果。
- 得出教育投资对经济增长具有显著正向影响。
2. 可持续发展与环境污染- 利用固定效应模型研究环境污染对经济可持续发展的影响。
- 得到环境政策对减少污染和促进可持续发展的重要性。
六、动态面板数据与固定效应模型的局限性与解决方案1. 异质性未能完全消除- 个体效应可能存在与其他变量的相关性。
回归分析中的动态面板数据分析方法(十)
回归分析中的动态面板数据分析方法回归分析是统计学中一种重要的数据分析方法，它可以用来探究变量之间的关系，并且能够预测一个变量对另一个变量的影响程度。
动态面板数据分析方法则是在回归分析的基础上，考虑了时间序列的动态性，能够更准确地反映出变量之间的关系随时间变化的情况。
本文将从动态面板数据的概念入手，逐步探讨其分析方法和应用。
动态面板数据的概念动态面板数据是指在时间序列上观察到的数据，这种数据不仅包含了不同个体（如人、公司等）的横截面数据，还包含了这些个体在不同时间点上的纵向数据。
动态面板数据的特点是包含了时间维度的信息，能够更好地反映出变量之间的动态关系。
动态面板数据与静态面板数据相比，能更准确地反映出变量之间的动态变化。
例如，对于公司的销售额和广告投入这两个变量，静态面板数据只能观测到它们之间的横截面关系，无法体现出它们随时间变化的动态关系。
而动态面板数据则能够通过观测这两个变量在不同时间点上的变化，更准确地分析它们之间的关系。
动态面板数据分析方法在动态面板数据分析中，最常用的方法是动态面板数据模型。
动态面板数据模型是基于传统的面板数据模型（如固定效应模型、随机效应模型）的基础上，引入了时间维度的变量，能够更准确地反映出变量之间的动态关系。
动态面板数据模型通常包括了两个方面的变量，一是描述时间序列变化的变量，如时间滞后项、时间趋势项等；二是描述个体之间差异的变量，如固定效应或者随机效应。
通过将这两类变量结合起来，能够更全面地分析动态面板数据中的变量关系。
在具体的分析过程中，我们还需要考虑到动态面板数据的特性，例如序列相关性、内生性等问题。
这些问题在静态面板数据分析中可能并不明显，但在动态面板数据分析中却需要引起重视。
因此，动态面板数据分析方法也包括了对这些问题的解决方案，如一阶差分、仪器变量法等。
动态面板数据的应用动态面板数据分析方法在实际应用中有着广泛的用途，特别是在经济学、金融学等领域。
例如，研究经济增长与投资之间的关系时，静态面板数据可能无法准确反映出它们之间的动态关系，而动态面板数据分析方法则能够更好地解释它们之间的变化。
Excel动态数据分析技巧
Excel动态数据分析技巧在当今数字化的时代，数据的处理和分析对于企业和个人来说都变得至关重要。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，拥有强大的功能，能够帮助我们有效地进行数据处理和分析。
其中，动态数据分析技巧更是能让我们在面对大量数据时，更加高效、灵活地获取有价值的信息。
一、什么是动态数据分析动态数据分析，简单来说，就是能够根据用户的操作或数据的变化，实时更新分析结果的一种数据处理方式。
与传统的静态数据分析相比，它具有更高的灵活性和交互性，能够让用户更加直观地理解数据之间的关系和趋势。
例如，当我们更改数据源中的数据时，相关的图表、数据透视表等能够自动更新，无需手动重新操作；或者当我们通过筛选、排序等功能对数据进行处理时，分析结果能够即时反映这些变化。
二、动态数据分析的优势1、提高工作效率无需重复进行繁琐的数据分析操作，节省时间和精力。
2、增强决策支持能够及时反映数据的最新变化，为决策提供更准确、实时的依据。
3、更好的可视化效果动态图表能够更生动地展示数据的变化趋势，帮助用户快速发现问题和机会。
4、提高数据的准确性减少手动操作可能带来的错误，确保分析结果的可靠性。
三、常用的 Excel 动态数据分析技巧1、数据透视表数据透视表是Excel 中进行数据分析的强大工具。
它可以快速汇总、分析大量数据，并能够根据用户的需求轻松地进行筛选、排序、分组等操作。
当数据源发生变化时，只需右键点击数据透视表，选择“刷新”，即可更新分析结果。
例如，我们有一份销售数据，包含产品名称、销售区域、销售额等信息。
通过创建数据透视表，可以快速计算不同产品在各个销售区域的销售总额、平均值等，并能直观地比较不同产品和区域的销售情况。
2、函数与公式Excel 提供了丰富的函数和公式，如VLOOKUP、INDEX+MATCH、SUMIFS 等，这些函数可以根据特定的条件从数据中提取、计算所需的值。
通过将函数与数据源结合，并使用引用和相对引用等技巧，可以实现数据的动态计算。
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。
回归分析中的动态面板数据分析方法(Ⅱ)
回归分析中的动态面板数据分析方法在经济学和统计学领域中，动态面板数据分析方法是一种用于研究变量之间关系的重要工具。
动态面板数据分析方法可以帮助研究人员更好地理解经济现象和市场行为，从而为政策制定和商业决策提供有益的信息。
本文将介绍动态面板数据分析方法的基本原理和应用，以及在回归分析中的具体应用。
一、动态面板数据分析方法的基本原理动态面板数据分析方法主要用于处理时间序列数据和横截面数据的结合，以研究变量之间的动态关系。
这种方法可以捕捉到时间维度和个体维度的变化，从而更准确地分析数据。
在动态面板数据分析中，研究人员通常会使用包括一阶差分、二阶差分、拉格滞后变量等技术来处理数据，以消除可能存在的内生性和自相关性等问题。
通过对数据进行动态面板分析，研究人员可以更准确地估计变量之间的关系，从而得出更可靠的结论。
二、动态面板数据分析方法的应用动态面板数据分析方法在经济学、金融学、管理学等领域都有着广泛的应用。
在宏观经济学中，研究人员可以利用动态面板数据分析方法来研究经济增长、通货膨胀、失业等重要经济现象。
在微观经济学中，研究人员可以利用这种方法来研究企业生产、市场竞争、创新等问题。
在金融学领域，动态面板数据分析方法也被广泛应用于研究股票收益、汇率波动、利率变化等问题。
此外，在管理学和市场营销领域，研究人员也可以利用动态面板数据分析方法来研究企业绩效、消费者行为、市场竞争等问题。
三、回归分析中的动态面板数据分析方法在回归分析中，动态面板数据分析方法可以帮助研究人员更准确地估计变量之间的关系。
传统的静态面板数据分析方法通常会忽略时间维度的变化，从而可能导致估计结果的偏误。
而动态面板数据分析方法则可以更好地捕捉到时间维度的变化，从而提高了回归分析的准确性和可靠性。
在回归分析中，动态面板数据分析方法通常会采用包括一阶差分、二阶差分、拉格滞后变量等技术来处理数据。
通过这些技术，研究人员可以更好地控制内生性和自相关性等问题，从而得到更可靠的回归估计结果。
回归分析中的动态面板数据分析方法(四)
回归分析中的动态面板数据分析方法在经济学和统计学领域，回归分析是一种常见的数据分析方法，用于研究变量之间的关系。
而动态面板数据分析方法则是在面板数据的基础上引入了时间维度，考虑了变量在不同时间点上的变化。
本文将就回归分析中的动态面板数据分析方法进行探讨。
一、动态面板数据的特点动态面板数据是指在研究对象中，除了个体之间的差异外，还包括了时间维度上的变化。
这种数据结构既考虑了个体间的差异，也考虑了随时间发展的变化，因此更适合用于分析经济、社会等领域的变化趋势。
动态面板数据的特点包括了时间序列相关性、面板数据的异质性和面板数据的固定效应或随机效应等。
二、动态面板数据分析方法1. 固定效应模型固定效应模型是动态面板数据分析的一种方法，其基本思想是假设个体之间的差异不变，即个体的特定特征不随时间发生变化。
在固定效应模型中，研究者对个体的特定特征进行控制，从而更加准确地估计变量之间的关系。
固定效应模型的优势在于能够消除个体差异对分析结果的影响，但也存在着忽略了时间维度上的变化趋势的缺点。
2. 随机效应模型随机效应模型是另一种常见的动态面板数据分析方法，与固定效应模型相比，随机效应模型更加关注时间维度上的变化。
在随机效应模型中，个体差异被视为随机变量，研究者对个体差异的影响进行估计。
随机效应模型的优势在于能够较好地捕捉时间维度的变化趋势，但也存在着对个体差异的忽视。
3. 差分面板模型差分面板模型是一种结合了固定效应和随机效应的方法，其基本思想是通过对变量进行差分，消除了个体特定特征的影响，从而能够更准确地估计变量之间的关系。
差分面板模型在动态面板数据分析中具有较好的灵活性和有效性，能够兼顾个体差异和时间维度上的变化趋势。
三、动态面板数据分析方法的应用动态面板数据分析方法在实际研究中有着广泛的应用，例如在经济学领域，研究者经常使用动态面板数据分析方法来探讨收入、就业、贸易等变量之间的关系；在社会学领域，动态面板数据分析方法也被用于研究教育、健康、福利等方面的问题。
数量经济学中的动态面板数据模型分析
数量经济学中的动态面板数据模型分析在经济学的研究领域中，动态面板数据模型是一种十分重要的研究方法。
通过构建动态面板数据模型，可以分析经济系统中的各种变化和演化，研究经济发展的规律，以及预测未来的经济走势。
本文将详细介绍数量经济学中的动态面板数据模型，探讨其理论基础和应用实践。
第一章：动态面板数据模型的基本概念动态面板数据模型是时间序列分析方法中的一种。
其基本思想是通过将多个时间点的数据结合在一起，构建一个跨时间的面板数据，分析变量之间的动态关系。
其核心模型是动态面板回归模型，通过该模型可以对面板数据进行预测和估计。
1.1 动态面板数据模型的特点动态面板数据模型的特点主要有两个方面：（1）具有面板数据结构。
在动态面板数据模型中，同一样本被观察了多次，形成时间序列面板数据。
（2）具有动态时间结构。
在动态面板数据模型中，时间序列的横截面之间存在着动态关系，变量之间会随时间而变化。
1.2 动态面板数据模型的假设动态面板数据模型的主要假设包括以下几个方面：（1）序列相互独立同分布，即变量之间不受其它变量的影响，且各个时间点的样本具有相同的概率分布函数。
（2）存在时间不变的弱相关性，即在不同时间节点上，变量之间仍然存在弱相关性。
（3）存在序列相关问题，即多个样本之间存在序列相关性。
第二章：动态面板数据模型的理论基础动态面板数据模型有着较为完备的理论基础。
主要是基于动态优化理论和均衡增长理论两个方面。
2.1 动态优化理论动态优化理论是指在一定的约束条件下，利用动态方法进行经济问题求解的理论。
该理论假设个体在不同的时刻尝试不同的行动方案，以达成最终的最优效果。
在动态优化理论中，经济个体的决策主要受到以下两个方面的影响：（1）技术进步和经验积累。
经济发展与技术进步以及经验积累密不可分。
随着技术的不断进步，经济个体不断创新，从而提高生产力水平和效率。
（2）市场增长和市场规模。
市场的扩大和规模的增加对经济发展有着重要的推动作用。
使用GMM方法分析动态面板数据
GMM 方法与动态面板数据——一个简介2015年8月在阅读文献中经常看到有使用GMM 方法分析动态面板数据，但没有深入研究。
最近开始自己用此方法时，感觉很困惑，因为使用此方法的文献中，对方法的原理大多语焉不详。
对该方法的适用性，为什么用此方法，以及方法优缺点介绍聊聊几句。
因此，通过读文献很难对该方法有全面的把握。
由于时常有学生过来问我怎么用GMM 方法处理动态面板数据，不能总是含糊地回答，同时自己也在写这方面的文章，因此找来几本参考书，搜集了大量的文献，详细阅读之后，撰写本文。
文中主要内容摘要并整理自Roodman （2009），这是STATA 命令xtabond2命令的作者所写的介绍性文章，应该有权威性，如果该文不准确，那么所有使用此命令做的研究将全部失效。
同时参考了Cameron and Trivedi （2009）和（Angrist and Pischke ，2009）等书籍。
本文仅为作者对该方法的理解，如有不妥、疑问或建议请联系：hyang_zhang@ 。
（一） 为什么要用GMM 方法本文所谓动态面板数据(Dynamic Panel data, DPD)分析，指的是分析中采用如下的回归方程：,,1i t i t it i it Y Y X u αβε-=+++ （1）1,...,i N =，1,...,t T =其中，,1i t Y -是因变量的滞后项，i u 是个体i 的固定效应。
因变量的滞后项和固定效应同时存在，是动态面板数据分析特殊性的关键。
如果固定效应不存在，那么回归方程变为:,,1i t i t it it Y Y X αβε-=++ （2）这时，用OLS 或者随机效应模型回归分析即可。
如果因变量的滞后项,1i t Y α-不存在，那么回归方程变为：,i t it i it Y X u βε=++ （3）对于该模型，用固定效应模型分析即可。
如果因变量的滞后项和固定效应都存在，那么对于（1）式这样的回归方程，如果采用差分方法去掉固定效应，会得到如下的结果,,1i t i t it it Y Y X αβε-∆=∆+∆+∆ （4）其中,,,-1=-i t i t i t Y Y Y ∆，,-1,-1,-2=-i t i t i t Y Y Y ∆，,,,-1=-i t i t i t X X X ∆，,,,-1=-i t i t i t εεε∆。
计量经济学中的动态面板数据模型分析
计量经济学中的动态面板数据模型分析计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过运用数理统计方法对经济现象进行定量分析，从而揭示经济规律和解释经济现象。
动态面板数据模型是计量经济学中的一种重要分析工具，它能够更准确地捕捉经济变量之间的关系，并解决传统面板数据模型中存在的内生性问题。
动态面板数据模型分析的基础是动态面板数据模型，它是对面板数据模型的扩展和改进。
面板数据模型是一种同时包含横截面和时间序列信息的数据模型，它能够更全面地反映经济变量的变化。
然而，传统面板数据模型中存在着内生性问题，即经济变量之间的关系可能是双向的，导致估计结果产生偏误。
动态面板数据模型通过引入滞后变量和差分变量，能够更好地解决内生性问题，提高估计结果的准确性。
动态面板数据模型的核心是一阶差分法。
一阶差分法是一种常用的数据处理方法，它通过对变量进行差分，消除了变量中的个体效应和时间效应，从而减少了内生性问题的影响。
一阶差分法能够更准确地估计变量之间的关系，并提供更可靠的经济政策建议。
除了一阶差分法，动态面板数据模型还包括滞后变量的引入。
滞后变量是指将某一变量在时间上向前推移一期或多期，作为解释变量引入模型中。
滞后变量的引入能够更好地捕捉经济变量之间的动态关系，提高模型的解释力和预测能力。
同时，滞后变量还能够帮助解决内生性问题，提高估计结果的准确性。
动态面板数据模型分析的应用范围广泛。
它可以用于研究宏观经济变量之间的关系，如经济增长、通货膨胀和失业率等。
同时，它也可以用于研究微观经济变量之间的关系，如企业投资、劳动力市场和金融市场等。
动态面板数据模型的分析结果能够为经济政策的制定和实施提供重要参考，帮助决策者更好地了解经济变量之间的关系，制定科学合理的经济政策。
然而，动态面板数据模型分析也存在一些限制和挑战。
首先，动态面板数据模型的估计结果对模型的设定和假设非常敏感，需要进行严格的模型检验和假设验证。
其次，动态面板数据模型的分析需要大量的数据和计算资源，对数据的质量和数量有较高的要求。
面板数据分析方法步骤全解
面板数据分析方法步骤全解面板数据分析是一种重要的统计分析方法，广泛应用于经济、金融、社会科学等领域。
它可以有效地处理多个观测单位在不同时间点上的数据，提供了更为精确和全面的分析结果。
本文将介绍面板数据分析的基本概念、步骤和常见方法。
一、面板数据的基本概念面板数据也被称为追踪数据、长期数据或纵向数据，它是一种将多个观测单位在不同时间点上的数据进行整合的方式。
面板数据分为两种类型：平衡面板和非平衡面板。
平衡面板是指每个观测单位在每个时间点上都有完整的数据，而非平衡面板则允许观测单位在某些时间点上缺失数据。
面板数据的优势在于可以充分利用时间序列和截面数据的信息，提供更为准确和有力的分析结果。
然而，面板数据的分析往往需要解决一些特殊的问题，比如异质性、序列相关性和观测单位间的相关性等。
二、面板数据分析的步骤1. 数据准备：面板数据分析的第一步是准备好所需的数据。
这包括收集和整理各个观测单位在不同时间点上的数据，并进行数据清洗和处理。
在数据准备阶段，需要注意保持数据的一致性和完整性，排除异常值和缺失数据等。
2. 描述性统计：在面板数据分析中，描述性统计是了解数据特征和趋势的基础。
通过计算各个变量的均值、标准差、最大值、最小值等统计量，可以对数据的分布和变化进行初步分析。
此外，还可以绘制折线图、柱状图等图表，直观地展示数据的变化趋势。
3. 模型选择：选择适当的模型是面板数据分析的核心步骤。
常见的面板数据分析模型包括固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型。
固定效应模型假设每个观测单位的效应是固定的，而随机效应模型假设每个观测单位的效应是随机的。
混合效应模型则将两者结合起来，既考虑了固定效应，又考虑了随机效应。
4. 假设检验：在面板数据分析中，假设检验是判断模型的显著性和一致性的重要方法。
通过假设检验可以判断各个变量之间的关系是否显著，以及模型的拟合程度如何。
常用的假设检验方法包括t检验、F检验等，可以用于检验模型参数的显著性和方差的平稳性。
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）。
回归分析中的动态面板数据分析方法(五)
在经济学和商业领域，回归分析是一种常见的统计方法，用于研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。
而动态面板数据分析方法则是回归分析中的一种重要技术，用于处理时间序列数据和面板数据的特殊性。
本文将介绍回归分析中的动态面板数据分析方法，并探讨其在实际研究中的应用。
一、动态面板数据分析方法的特点动态面板数据分析方法是对面板数据进行动态建模和分析的一种技术。
面板数据是指在一定时间内对多个个体（如个人、企业或国家）进行观察和测量得到的数据，通常包括时间序列和横截面数据。
动态面板数据分析方法不仅考虑了个体之间的横截面差异，还考虑了时间序列的动态变化，因此在实证研究中具有重要的应用意义。
动态面板数据分析方法的特点主要包括以下几个方面：首先，考虑了时间序列的自相关性和异方差性。
在面板数据中，时间序列数据往往存在自相关性和异方差性，传统的回归分析方法往往无法有效处理这些问题，而动态面板数据分析方法可以通过引入滞后变量或其他控制变量来纠正这些问题。
其次，考虑了个体之间的异质性。
在面板数据中，不同个体之间往往存在显著的异质性，动态面板数据分析方法可以通过引入个体固定效应或随机效应来控制这些异质性，以提高模型的拟合度和预测能力。
最后，考虑了时间序列的动态变化。
在面板数据中，时间序列数据往往呈现出一定的动态变化特征，动态面板数据分析方法可以通过引入滞后变量或时间趋势变量来捕捉这种动态变化，以更准确地描述变量之间的关系。
二、动态面板数据分析方法的模型动态面板数据分析方法的核心是动态面板数据模型，其中最经典的模型就是差分方程（Difference Equation）模型和差分方程模型。
差分方程模型是指在时间序列上对变量进行一定阶数的差分，以消除时间序列的自相关性和异方差性，从而得到平稳的时间序列数据，然后再进行回归分析。
而差分方程模型则是指在面板数据上对变量进行一定阶数的差分，以消除个体之间的异质性，从而得到平稳的面板数据，然后再进行回归分析。
回归分析中的动态面板数据分析方法(九)
回归分析是统计学中常用的一种方法，用来研究变量之间的关系。
而动态面板数据分析方法则是在回归分析的基础上，考虑了时间序列数据的动态特性，可以更准确地分析变量之间的动态关系。
本文将介绍动态面板数据分析方法的基本原理和应用。
首先，我们需要了解什么是面板数据。
面板数据是指在一定时间段内，对多个个体（如公司、个人等）进行观察所得到的数据。
这种数据既包括了横截面数据（对同一时间点上的多个个体的观察数据），也包括了时间序列数据（对同一个个体在不同时间点上的观察数据）。
动态面板数据分析方法则是针对这种面板数据而提出的一种分析方法。
动态面板数据分析方法的基本原理是考虑了时间序列数据的动态特性，引入了滞后变量和前向变量，可以更准确地捕捉变量之间的动态关系。
在回归分析中，我们常常会遇到自相关性和异方差性的问题，而动态面板数据分析方法可以有效地解决这些问题。
动态面板数据分析方法的一个常用模型是差分－差分模型（Difference-in-Differences Model）。
这个模型的基本思想是通过对实验组和对照组的时间序列数据进行差分，来排除时间不变的个体特征，从而更准确地估计政策效果。
这个模型在政策评估和实证研究中被广泛应用，可以有效地控制了时间不变的个体特征，排除了时间序列数据的自相关性和异方差性，从而得到更准确的估计结果。
除了差分－差分模型，动态面板数据分析方法还包括了一系列其他模型，如动态面板数据模型（Dynamic Panel Data Model）、固定效应模型（FixedEffects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）等。
这些模型在不同的研究场景下有不同的应用，可以更准确地估计变量之间的动态关系。
动态面板数据分析方法的应用非常广泛。
在经济学领域，它被广泛用于分析时间序列数据下的动态关系，如经济增长、贸易关系、货币政策等。
在医学领域，它也被用于分析药物治疗效果、疾病传播规律等动态关系。
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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）。
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 et al. (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）。