paneldata模型,panel data models

请教如何为手中Panel Data选择模型

比较固定效应模型（变截距）和混合最小二乘（Pooled model）采用F检验。

方法为， xtreg varlist , fe 结果的最后一行会告诉你这个F值，具体的含义你需要看看课本。

面板数据模型F检验是用差分序列还是原序列

面板数据模型F检验是用差分序列。

比较时点固定效应模型和个体固定效应模型，hausman检验可以比较个体固定效应模型和个体随机效应模型的优劣，DF检验：随机游走序列Xt=Xt-1+μt是非平稳的，其中μt是白噪声。而该序列可看成是随机模型Xt=ρXt-1+μt中参数ρ=1时的情形。

概念

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。

截面数据模型的stata命令和面板数据一样吗

不一样

面板数据模型有以下几个优点:

第一,Panel Data 模型可以通过设置虚拟变量对个别差异(非观测效应)进行控制;

第二,Panel Data 模型通过对不同横截面单元不同时间观察值的结合,增加了自由度,减少了解释变量之间的共线性,从而改进了估计结果的有效性;

第三,Panel Data模型是对同一截面单元集的重复观察, 能更好地研究经济行为变化的动态性

举例

交通死亡率与酒后驾车人数(一段时间内江苏省各市)

其他的非观测(潜在)因素:南京与苏州

汽车本身状况

道路质量

当地的饮酒文化

单位道路的车辆密度

非观测效应导致估计结果不准确,面板数据可以控制和估计非观测效应

面板数据模型形式:

其中, i=1,2,3...N,截面标示; t=1,2,... T,时间标示 ;xit为k×1解释变量,β为k×1系数列向量对于特定的个体i 而言, ai表示那些不随时间改变的影响因素,而这些因素在多数情况下都是无法直接观测或难以量化的,如个人的消费习惯,地区的经济结构,法律和产权制度等,一般称其为"个体效应" (individual effects)

面板数据模型的误差项由两部分组成:

一部分是与个体观察单位有关的,它概括了所有影响被解释变量,但不随时间变化的因素,因此,面板数据模型也常常被成为非观测效应模型;

另外一部分概括了随截面随时间而变化的不可观测因素,通常被成为特异性误差或特异扰动项

Panel Data模型数据不协整

处理不完备数据集的方法主要有以下三大类： （一）删除元组

也就是将存在遗漏信息属性值的对象（元组，记录）删除，从而得到一个完备的信息表。这种方法简单易行，在对象有多个

属性缺失值、被删除的含缺失值的对象与信息表中的数据量相比非常小的情况下是非常有效的，类标号（假设是分类任务）缺少时

通常使用。然而，这种方法却有很大的局限性。它是以减少历史数据来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏

在这些对象中的信息。在信息表中本来包含的对象很少的情况下，删除少量对象就足以严重影响到信息表信息的客观性和结果的正

确性；当每个属性空值的百分比变化很大时，它的性能非常差。因此，当遗漏数据所占比例较大，特别当遗漏数据非随机分布时， 这种方法可能导致数据发生偏离，从而引出错误的结论。 （二）数据补齐

这类方法是用一定的值去填充空值，从而使信息表完备化。通常基于统计学原理，根据决策表中其余对象取值的分布情况来

对一个空值进行填充，譬如用其余属性的平均值来进行补充等。

统计数据怎样用eviews软件做panel data 模型分析

首先建一个panel

data的工作文件，其次再用里面已有的模型程序去处理数据