面板数据分析 什么是面板数据？
什么是面板数据研究方法？
面板数据是指在时间序列中取多个截面，同时在这些截面上选取样本观测值而形成的样本数据。
面板数据研究方法3360
第一步：分析数据的平稳性(单位根检验)
按照正规程序，面板数据模型需要在回归前检查数据的稳定性。
第二步：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同阶且单整，那么我们可以进行协整检验。
协整检验是检验变量之间长期均衡关系的一种方法。
所谓协整是指如果两个或两个以上的非平稳变量序列，它们的线性组合是平稳的。这个时候我们说这些变量序列之间存在协整关系。
因此，协整的要求或前提是同阶协整。
情况二：如果单位根检验的结果显示变量不是同阶的，即面板数据中有的序列是稳定的，有的序列是不稳定的，那么就不能对原始序列进行协整检验和直接回归。
但是这个时候不要着急。在保持变量经济显著性的前提下，可以对我们之前提出的模型进行修正，消除数据不稳定对回归的不利影响。
比如对一些序列进行微分，基于时间频率的绝对数据会变成基于时间频率的可变数据或者增长率数据。
这时候研究转向新的模型，但是要保证模型有经济意义。
因此，一般不需要对原始序列进行二阶差分，因为我们很难对变动数据或增长率数据给出经济解释。
第三步：面板模型的选择和回归。
面板数据模型选择通常有三种形式：
1.混合估计模型。
2.固定效果模型。
3.随机效应模型。
什么是面板数据？
面板数据又称为“平行数据”，是指在时间序列中取多个截面，同时在这些截面上选取样本观测值而形成的样本数据。或者它是一个m*n的数据矩阵，记录了n个时间节点上m个对象的某个数据索引。
面板数据分析是近几十年发展起来的一种新的统计方法。面板数据可以克服时间序列分析中的多重共线性问题，提供更多的信息、更多的变化、更少的共线性、更多的自由度和更高的估计效率。面板数据的单位根检验和协整分析是目前最前沿的领域之一。
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面板数据又称为“平行数据”，是指在时间序列中取多个截面，同时在这些截面上选取样本观测值而形成的样本数据。或者它是一个m*n的数据矩阵，记录了n个时间节点上m个对象的某个数据索引。Panel data是从英文直译过来的，有人把Panel Data翻译成综合数据和并行数据。由于国内没有统一的说法，直接用Panel data的英文说法应该更准确。
都说面板数据是通用的，但是面板数据从名称上并不能反映这类数据的实际意义，所以很多研究者都不愿意使用。
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