面板数据如何分析(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组成的样本数据。

:面板数据研究方法

第一步:分析数据的平稳性(单位根检验)

按照正规程序，面板数据模型在回归前需要检验数据的平稳性。

第二步:协整检验或模型修正

情况1:如果我们基于单位根检验的结果发现变量是同阶一元的，那么我们就可以进行协整检验。

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线性组合，则该序列是平稳的。此时，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的简单整合。

情况二:如果基于单位根检验的结果发现变量是非齐次的，即面板数据中有的序列是稳定的，有的是不稳定的，此时不能对原始序列进行协整检验和直接回归。

但是唐 这个时候不要着急，我们可以在保持变量经济显著性的前提下，对前面提出的模型进行修改，以消除不稳定数据对回归的不利影响。

比如对一些序列进行微分，基于时频的绝对数据会变成时频下的可变数据或者增长率数据。

这时，研究转向了一个新的模型，但我们必须保证该模型具有经济意义。

所以一般不需要对原始序列做二阶差分，因为对变动数据或者增长率数据我们都不好给出经济解释。

步骤3:面板模型选择和回归。

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，也称为 "并行数据与工程，是指由时间序列中的多个截面和在这些截面上同时选取的样本观测值组成的样本数据。或者它是一个m*n的数据矩阵，记录了m个对象在n个时间节点的某个数据索引。

面板数据分析方法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多重共线性的困扰，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。

什么是面板数据？

面板数据，也称为 "并行数据与工程指的是由时间序列中的多个截面和在这些截面上同时选取的样本观测值组成的样本数据。或者它是一个m*n的数据矩阵，记录了m个对象在n个时间节点的某个数据索引。Panel data英文直译，有人把panel data翻译成综合数据和并行数据。因为没有统一的理论方法，所以直接用英文的面板数据应该更准确。

据说面板数据也很常见，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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