面板数据建模步骤

面板数据建模步骤

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丄evin an dLi n(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1(0)为零阶单整，1(1)为一阶单整，依次类推，l(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，Gran ger 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，且已经综合考虑了丫的滞后值；如果影响不显著，那么称X不是丫的“ Grange原因”（Gran ger cause）；如果影响显著，那么称X是丫的“ Gran ge原因”。同样，这也可以用于检验丫是X的原因”，检验丫的滞后值是否影响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)。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法(OLS)估计参数。

一种是固定效应模型 (Fixed Effects Regression Model)。如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数。

一种是随机效应模型(Random Effects Regression Model )。如果固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，并且这两个随机误差项都服从正态分布，则固定效应模型就变成了随机效应模型。

在面板数据模型形式的选择方法上，我们经常采用F检验决定选用混合模型还是固定效应模型，然后用Hausman检验确定应该建立随机效应模型还是固定效应模型。

检验完毕后，我们也就知道该选用哪种模型了，然后我们就开始回归：在回归的时候，权数可以选择按截面加权( cross-section weights) 的方式，对于横截面个数大于时序个数的情况更应如此，表示允许不同的截面存在异方差现象。估计方法采用PCSE( Panel Corrected Standard Errors，面板校正标准误)方法。Beck和Katz(1995)引入的PCSE估计方法是面板数据模型估计方法的一个创新，可以有效的处理复杂的面板误差结构，如同步相关，异方差，序列相关等，在样本量不够大时尤为有用。

EVIEWS用面板数据模型预测

第8讲用面板数据模型预测 1．面板数据定义 时间序列数据或截面数据都是一维数据。时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在固定时点的一组数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。面板数据也可以定义为相同截面上的个体在不同时点的重复观测数据或者称为纵向变量序列（个体）的多次测量。所以，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）。 面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时点构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）看每个个体都是一个时间序列。 图1 N=15，T=50的面板数据示意图 图2是1978~2005年中国各省级地区消费性支出占可支配收入比率序列图。 图2 1978-2005年中国各省级地区消费性支出占可支配收入比率序列图(价格平减过)

面板数据用双下标变量表示。例如 y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T i对应面板数据中不同个体。N表示面板数据中含有N个个体。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，y i ., ( 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）。 这里所讨论的面板数据主要指时期短而截面上包括的个体多的面板数据。 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。（2）对于固定效应回归模型能得到参数的一致估计量，甚至有效估计量。（3）面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息。 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T，如果每个个体在相同的时期内都有观测值记录，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在相同时期内缺失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 案例1：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭固定价格的人均消费（CP）和人均收入（IP）关系研究（file:5panel02） 1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭固定价格的人均消费（CP）和人均收入（IP）数据见file:panel02。数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。 人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。人均消费面板数据按个体连线见图3，按截面连线见图4。人均收入面板数据按个体连线见图5，按截面连线见图6。 图3 15个省级地区的人均消费序列（个体）（file:5panel02）

面板数据建模步骤

面板数据建模步骤 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

面板数据模型入门讲解

面板数据模型入门讲解 面板数据模型是经济学和社会科学研究中常用的一种数据分析方法。它是对跨 时间和跨个体的数据进行统计分析的一种有效方式。本文将介绍面板数据模型的基本概念、应用场景以及如何进行面板数据的建模和分析。 一、面板数据模型的基本概念 面板数据模型是指在一段时间内，对多个个体（如个人、家庭、企业等）进行 观测得到的数据。它包含了时间维度和个体维度，可以用来分析个体和时间对变量之间的关系。面板数据模型的优势在于可以控制个体固定效应和时间固定效应，从而减少了误差项的异质性。 面板数据模型可以分为两种类型：平衡面板数据和非平衡面板数据。平衡面板 数据是指在每个时间点上，每个个体都有观测值；非平衡面板数据则是指在某些时间点上，某些个体可能没有观测值。根据面板数据的类型，我们可以选择不同的面板数据模型进行分析。 二、面板数据模型的应用场景 面板数据模型在经济学和社会科学的研究中有广泛的应用。例如，经济学家可 以利用面板数据模型来研究个体的收入与教育水平之间的关系，企业可以利用面板数据模型来研究市场份额与广告投入之间的关系。 面板数据模型还可以用于政策评估。例如，政府实施了一项教育政策，为了评 估该政策的效果，可以利用面板数据模型来比较政策实施前后个体的教育水平变化。这样可以更准确地评估政策的影响。 三、面板数据模型的建模和分析 在进行面板数据模型的建模和分析时，需要考虑以下几个步骤：

1. 确定面板数据的类型：首先需要确定面板数据是平衡面板数据还是非平衡面 板数据。如果是非平衡面板数据，需要考虑如何处理缺失观测值的问题。 2. 检验面板数据的平稳性：面板数据模型的前提是变量是平稳的。可以通过单 位根检验等方法来检验变量的平稳性。 3. 选择面板数据模型：根据面板数据的特点和研究问题的需要，选择适合的面 板数据模型。常用的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。 4. 进行面板数据模型的估计和推断：利用面板数据模型进行参数估计和假设检验。常用的估计方法有最小二乘法、广义最小二乘法等。 5. 检验面板数据模型的有效性：对面板数据模型的拟合效果进行检验。可以通 过F统计量、Hausman检验等方法来检验模型的有效性。 四、面板数据模型的局限性 面板数据模型也有一些局限性。首先，面板数据模型对数据的要求较高，需要 有足够的时间跨度和个体数量。其次，面板数据模型假设个体间的相关性是固定的，忽略了个体间的动态变化。最后，面板数据模型对误差项的异质性敏感，需要对异质性进行控制。 总结： 面板数据模型是一种有效的数据分析方法，可以用于经济学和社会科学的研究。通过面板数据模型，可以控制个体固定效应和时间固定效应，从而减少误差项的异质性。在进行面板数据模型的建模和分析时，需要考虑面板数据的类型、平稳性检验、模型选择、参数估计和模型有效性检验等步骤。然而，面板数据模型也有一些局限性，需要在实际应用中加以考虑和解释。

面板数据分析方法步骤

1.面板数据分析方法步骤 面板数据的分析方法或许我们已经了解许多了，但是到底有没有一个基本的步骤呢？那些步骤是必须的？这些都是我们在研究的过程中需要考虑的，而且又是很实在的问题。面板单位根检验如何进行？协整检验呢？什么情况下要进行模型的修正？面板模型回归形式的选择？如何更有效的进行回归？诸如此类的问题我们应该如何去分析并一一解决？以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结，和大家分享一下，也希望大家都进来讨论讨论。 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,

第十六章-面板数据模型一

第16章静态面板数据模型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。 对于面板数据y it（i=1,2,…，N，t=1,2,…，T）来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 本章主要讨论静态面板数据模型的相关理论及软件操作，首先从模型的检验开始到介绍变截距模型中的固定影响变截距模型和随机影响变截距模型，然后到变系数模型。本章的流程图如下：

16.1面板数据模型建模的基本原理 在应用多元回归分析建立的计量经济模型时，如果所建的模型中缺失了某些不可观测的重要解释变量，使得回归模型随机误差项常常存在自相关。于是回归参数的最小二乘法OLS 估计量不再是无偏估计或有效估计。但是，运用面板数据建立的计量经济模型时，对于一些忽略的解释变量可以不需要其实际观察值，而通过控制该变量对被解释变量的影响的方法获得模型参数的无偏估计。 由此可见，面板数据不仅可以同时利用截面数据和时间序列数据建立计量经济模型，而且能更好地识别和度量单纯的时间序列模型和单纯截面数据模型所不能发现的影响因素，它能够构造和检验更复杂的行为模型。例如：在宏观领域，它被广泛用于劳动经济学、国际金融、经济增长、产业结构、技术创新、税收政策等领域。 16.1.1面板数据模型基本框架 面板数据能更好地识别和度量时间序列或截面数据不可发觉的效应，有助于建立和检验更复杂的行为模型，其基本模型是如下形式的一般回归模型： 1,2,,,1,2,,it it it i t it y x i N t T αβδγε=++++==L L （16.1.1） 其中：it y 是个体i 在时间t 时期的观测值，α表示模型的常数项，i δ代表固定或者随机的截面效应，t γ代表固定或者随机的时期效应，it x 表示k 阶解释变量观测值向量。β表示解释变量的系数向量，并且在根据其条件的限制分为三种值，一是对所有截面和时期都是相同的常数，二是在不同的截面是不同的系数，三是在不同的时期是不同的。it ε是独立同分布的误差项，即()0it E ε=。 在公式（16.1.1）中，如果考虑k 个解释变量，自由度NT 远小于参数个数，对于截面成员方程，待估计参数的个数为((1))NT k N ++，对于时间截面方程，待估计参数的个数为((1))NT k T ++，这使得该模型无法估计。为了对模型进行估计，则可以建立以下的两类模型：从个体成员角度考虑，建立含有N 个个体成员方程的面板数据模型；在时间点上截面，建立含有T 个时间点截面方程的面板数据模型。 1）含有N 个个体成员方程的面板数据模型 模型形式如下： i T i it i T T i y l x l I αβδγε=++++ （16.1.2） 其中：i y 是个体i 的观观测值的时间序列。系数向量β取值受不同个体的影响，i x 表示个体i 解释变量观测值时间序列。T l 是T 阶的单位行向量，T I 是T 阶的单位列向量。 '12()T γγγγ=L ，，，，包括所有的时点效应。该式含有N 个截面方程。

面板数据模型入门讲解

第十四章 面板数据模型 在第五章，当我们分析城镇居民的消费特征时，我们使用的是城镇居民的时间序列数据；而当分析农村居民的消费特征时，我们使用农村居民的时间序列数据。如果我们想要分析全体中国居民的消费特征呢？我们有两种选择：一是使用中国居民的时间序列数据进行分析，二是把城镇居民和农村居民的样本合并，实际上就是两个时间序列的样本合并为一个样本。 多个观测对象的时间序列数据所组成的样本数据，被称为面板数据（Panel Data ）。通常也被称为综列数据，意即综合了多个时间序列的数据。当然，面板数据也可以看成多个横截面数据的综合。在面板数据中，每一个观测对象，我们称之为一个个体（Individual ）。例如城镇居民是一个观测个体，农村居民是另一个观测个体。 如果面板数据中各观测个体的观测区间是相同的，我们称其为平衡的面板数据，反之，则为非平衡的面板数据。基于面板数据所建立的计量经济学模型则被称为面板数据模型。例如，表5.3.1中城镇居民和农村居民的样本数据具有相同的采样区间，所以，它是一个平衡的面板数据。 §14.1 面板数据模型 一、两个例子 1. 居民消费行为的面板数据分析 让我们重新回到居民消费的例子。在表5.1.1中，如果我们将城镇居民和农村居民的时间序列数据作为一个样本，以分析中国居民的消费特征。那么，此时模型（5.1.1）的凯恩斯消费函数就可以表述为： it it it Y C εββ++=10 （14.1.1） it t i it u ++=λμε （14.1.2） 其中：it C 和it Y 分别表示第i 个观测个体在第t 期的消费和收入。i =1、2分别表示城镇居民和农村居民两个观测个体，t ＝1980、…、2008表示不同年度。it u 为经典误差项。 在（14.1.2）中，i μ随观测个体的变化，而不随时间变化，它反映个体之间不随时间变化的差异性，被称为个体效应。t λ反映不随个体变化的时间上的差异性，被称为时间效应。在本例中，城镇居民和农村居民的消费差异一部分来自收入差异和随机扰动，还有一部分差

面板数据模型

面板数据模型 面板数据模型是一种用于描述和分析面板数据的统计模型。面板数据是指在一 定时间段内对同一组体或个体进行多次观测所得到的数据。面板数据模型可以帮助我们了解个体之间的差异以及随时间变化的趋势。 面板数据模型的标准格式包括以下几个部分： 1. 引言：在引言部分，我们需要介绍面板数据模型的背景和研究目的。可以从 面板数据的特点和应用领域入手，说明为什么需要使用面板数据模型进行分析。 2. 数据描述：在数据描述部分，我们需要详细描述面板数据的来源和组成。可 以包括数据的时间跨度、观测个体的数量、观测变量的类型等信息。同时，还需要说明数据的质量和可靠性，例如数据的收集方式、数据的缺失情况以及数据的清洗方法等。 3. 模型设定：在模型设定部分，我们需要明确面板数据模型的基本假设和变量 定义。可以使用数学符号和公式来表示模型的形式，说明模型中包含的自变量、因变量以及可能的控制变量。同时，还需要说明模型的线性或非线性关系，以及可能的异方差和自相关问题。 4. 估计方法：在估计方法部分，我们需要说明如何对面板数据模型进行参数估 计和假设检验。可以使用最小二乘法、广义最小二乘法或者其他更复杂的估计方法，例如固定效应模型、随机效应模型或者混合效应模型。同时，还需要说明如何处理可能的异方差和自相关问题。 5. 结果分析：在结果分析部分，我们需要详细解读面板数据模型的估计结果。 可以报告模型的参数估计值、标准误、显著性水平以及拟合优度等统计指标。同时，还需要解释模型结果的经济意义，例如变量之间的关系、变量的影响方向以及变量的强度和显著性。

6. 稳健性检验：在稳健性检验部分，我们需要对面板数据模型的结果进行稳健性检验。可以使用不同的模型设定、估计方法或者样本子集来进行检验，以验证模型结果的稳健性和鲁棒性。 7. 结论和政策建议：在结论部分，我们需要总结面板数据模型的主要发现和结论。可以回答研究目的和问题，评价模型的拟合程度和解释能力，以及提出进一步研究和政策建议。 总之，面板数据模型的标准格式包括引言、数据描述、模型设定、估计方法、结果分析、稳健性检验和结论和政策建议等部分。在撰写过程中，需要确保回答任务名称描述的内容需求，并且保持详细、准确和客观的风格。

面板建模过程

面板数据（Panel Data）简单建模过程一．Pool对象工作文件的建立 Pool对象工作文件是Eviews中专门用来存放时间序列/截面数据这种二维结构数据的的。Pool对象工作文件的创建方法是在工作文件窗口选择Objects/New Object/Pool,在出现的对话框左边选择Pool，在右上角可以为新对象起名，如输入INC，表示收入，点击OK后，出现定义对话框，在编辑窗口中可以输入截面成员的识别名，识别名应该尽量方便并且简洁，在截面识别名前最好加上下划线“_”，这样比较清楚表达指标所属截面单元。本案中_bj表示北京，_tj表示天津，以此类推输入。如图1。 图1：识别名定义框 如果还需要建立相同截面单元结构的合成对象时，可以不需要再如上例一样重新建立，可以通过对象的复制方法进行，注意，这里复制的只是数据结构，并非数据本身。本案中需要建立消费（CONS）对象文件，因此在工具栏选择Objects/ Copy/Copy Object，并将复制新对象重新命名为CONS即可。 二．Pool序列的建立 打开对象文件inc，在工具栏选择View/Spreed Sheet，在弹出对话框中输

入要建立的序列名，如本案中，要建立收入序列输入INC?，此处“？”表全部收入序列，若北京地区的的收入序列就输入INC-BJ。输入后相应的序列将在工作文件中生成，并且弹出数据输入框，如图2所示。消费序列CONS？的建立同上。 图2：INC?序列截面堆栈数据输入框 从图中清楚看出，数据是按照截面单元组织在一起的，如果想将其改变为按照时间堆栈的方式排列可以点击工具栏中的的order，如图3所示。 图3：INC?序列时间堆栈数据输入框

面板数据模型

面板数据模型 一、概述 面板数据模型是一种统计分析方法，用于研究面板数据（也称为纵向数据或长 期数据）。面板数据由多个个体（如个人、家庭或公司）在不同时间点上的观测数据组成。该模型可以帮助我们理解个体之间的差异、时间的变化以及个体与时间的交互作用。 二、面板数据模型的基本假设 1. 独立性假设：面板数据中的个体之间是相互独立的，即个体之间的观测结果 不会相互影响。 2. 同质性假设：个体之间的差异是固定的，即个体的特征在观测期间内保持不变。 3. 随机性假设：个体的观测结果是随机的，不受其他未观测到的因素影响。 4. 稳定性假设：个体之间的关系在观测期间内是稳定的，不受外部因素的影响。 三、面板数据模型的常见形式 1. 固定效应模型（Fixed Effects Model）：该模型假设个体之间的差异是固定的，并通过引入个体固定效应来控制个体特征的影响。 2. 随机效应模型（Random Effects Model）：该模型假设个体之间的差异是随 机的，并通过引入个体随机效应来控制个体特征的影响。 3. 混合效应模型（Mixed Effects Model）：该模型结合了固定效应模型和随机 效应模型的优点，既考虑了个体固定效应，又考虑了个体随机效应。 四、面板数据模型的优势

1. 利用面板数据可以更准确地估计个体之间的差异和时间的变化，相比于横截 面数据或时间序列数据，面板数据更具有信息量。 2. 面板数据模型可以控制个体特征的影响，从而更准确地研究个体与时间的交 互作用。 3. 面板数据模型可以提高估计的效率，减少参数估计的方差。 五、面板数据模型的应用领域 1. 经济学研究：面板数据模型在经济学中广泛应用，例如研究个体消费行为、 企业投资决策等。 2. 社会学研究：面板数据模型可以用于研究个体的社会行为、社会关系等。 3. 教育研究：面板数据模型可以用于研究学生的学业发展、教育政策的效果等。 六、面板数据模型的实施步骤 1. 数据准备：收集面板数据，并进行数据清洗和整理。 2. 模型选择：根据研究问题和数据特点选择合适的面板数据模型。 3. 模型估计：使用统计软件进行面板数据模型的估计，得到参数估计值和显著 性检验结果。 4. 模型诊断：对估计结果进行诊断，检验模型的拟合度和假设的满足程度。 5. 结果解释：解释模型估计结果，给出研究问题的答案，并进行统计推断和敏 感性分析。 七、面板数据模型的局限性 1. 面板数据模型要求个体之间的差异是固定的或随机的，但实际情况中个体的 特征可能会发生变化，这可能导致模型估计结果的偏差。

面板数据模型

面板数据模型 面板数据模型是一种用于分析和预测数据的统计模型。它是一种多变量回归模型，通常用于探索数据集中的因果关系和预测未来趋势。 在面板数据模型中，我们将数据分为两个维度：个体和时间。个体维度表示我们研究的对象，可以是个人、公司、国家等。时间维度表示我们观察数据的时间点或时间段。 面板数据模型的基本假设是个体之间存在固定效应和时间效应。固定效应表示个体特定的特征，如个人的性别、公司的规模等。时间效应表示随着时间的推移，个体的特征可能发生变化，如经济环境的变化等。 面板数据模型可以用于分析个体和时间维度上的因果关系。例如，我们可以使用面板数据模型来研究教育水平对收入的影响。我们可以收集一组个人的教育水平和收入数据，并使用面板数据模型来估计教育水平对收入的影响，控制其他因素的影响。 面板数据模型还可以用于预测未来趋势。通过分析过去的数据，我们可以建立一个面板数据模型，并使用该模型来预测未来的趋势。例如，我们可以使用面板数据模型来预测某个公司的销售额在未来几个季度的变化。 面板数据模型的建立通常包括以下步骤： 1. 数据收集：收集个体和时间维度上的数据，包括个体特征和因变量。 2. 数据清洗：对数据进行清洗和处理，包括处理缺失值、异常值等。 3. 模型选择：选择适合的面板数据模型，如固定效应模型、随机效应模型等。 4. 模型估计：使用最小二乘法或最大似然法等方法估计模型的参数。 5. 模型诊断：对模型进行诊断，检验模型的拟合优度和假设是否成立。

6. 结果解释：解释模型的结果，包括各个变量的系数估计和显著性检验。 7. 预测和分析：使用模型进行预测和分析，得出结论并提出建议。 面板数据模型在经济学、社会学、医学等领域广泛应用。它可以帮助我们理解个体和时间维度上的因果关系，预测未来的趋势，并为决策提供依据。但需要注意的是，面板数据模型的结果只能描述个体和时间维度上的关系，不能说明因果关系的方向和机制，因此在解释结果时需要谨慎。

面板数据讲义

面板数据模型与应用 1．面板数据定义 panel data的中译：面板数据、桌面数据、平行数据、纵列数据、时间序列截面数据、混合数据（pool data）、固定调查对象数据。 面板数据定义 （1）面板数据定义为相同截面上的个体在不同时点的重复观测数据。 （2）称为纵向(longitudinal)变量序列（个体）的多次测量。 面板数据从横截面（cross section）看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时点构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）看每个个体都是一个时间序列。 1

图1 N=7，T=50的面板数据示意图 2

面板数据用双下标变量表示。例如 y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T i对应面板数据中不同个体。N表示面板数据中含有N个个体。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，y i ., ( 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）。 2. 面板数据模型 面板数据模型是利用面板数据构建的模型。面板数据系一组个体在一段时间内的观测值形成的数据集，这里“个体”可以是个人、家庭、企业、行业、地区 3

或国家（Baltagi，2008）。1966年，Balestra & Nerlove发表了第一篇利用面板数据模型研究天然气需求估计的论文，此后，面板数据模型这一新的计量分析方法在理论和应用上得到迅速发展，已形成现代计量经济学的一个相对独立的分支。 面板数据模型由于同时使用了截面数据（cross-sectional data）和时间序列数据（time series data），因而可以控制个体的异质性，识别、测量单纯使用这两种数据无法估计的效应；并且具有包含更多的信息、更大的变异和自由度、变量间的共线性也更弱的特性，可得到更精确的参数估计（Hsiao，2003、2008）。 面板数据涉及个体（N）和时间（T）两个维度，有微观面板（micro panels）和宏观面板（macro panels）之分。 4

面板数据模型 (2)

面板数据模型 1. 引言 面板数据模型（Panel Data Model）是一种针对面板数据分析的统计模型。面板数据也称为纵向数据或者长期追踪数据，在经济学和社会科学领域广泛应用。面板数据由包含多个个体和多个时间点的观测数据组成，可以提供比截面数据（cross-sectional data）更多的信息。 本文将介绍面板数据模型的基本概念、应用领域、建模方法和相关统计分析技术。 2. 面板数据模型的基本概念 2.1 面板数据的构成 面板数据由个体维度和时间维度两个维度构成。个体维度指的是一组被观察的个体，可以是人、公司、地区等；时间维度指的是一段时间内的观测点，可以是年、月、季度等。面板数据是在个体和时间维度上的交叉观测数据。

2.2 面板数据的类型 面板数据分为平衡面板数据和非平衡面板数据。平衡面板 数据指的是所有个体在每个时间点上都有观测值；非平衡面板数据指的是个体在某些时间点上缺少观测值。 2.3 面板数据模型的优势 相比于截面数据和时间序列数据，面板数据有以下几个优势： •能够控制个体固定效应：面板数据模型可以减少个 体固定效应的干扰，提高模型的解释能力； •能够捕捉个体间的异质性：面板数据模型可以捕捉 个体之间的差异和变动，提供更全面的分析结果； •提供更多的信息和数据点：面板数据相对于时间序 列数据，提供了更多的观测点，可以提高统计分析的准确 性。 3. 面板数据模型的应用领域 面板数据模型在经济学、金融学、社会学等领域广泛应用，具体领域包括但不限于：

•劳动经济学：分析个体的劳动供给行为和工资决定因素； •金融学：评估公司和证券的风险和收益； •医学研究：研究药物治疗的效果和副作用； •教育经济学：评估教育政策的效果和影响； •发展经济学：分析发展中国家的经济增长和贫困问题。 4. 面板数据模型的建模方法 面板数据模型的建模方法主要包括固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。 4.1 固定效应模型 固定效应模型是通过引入个体固定效应来控制个体特异性的模型。它假设个体固定效应和解释变量不相关，也就是说，个体固定效应在模型中作为一个截距项。

面板数据的计量方法

面板数据的计量方法 1.什么是面板数据？面板数据（paneldata）也称时间序列截面数据（timeseriesandcrosssectiondata）或混合数据（pooldata）。面板数据是截面数据与 时间序列综合起来的一种数据资源，是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。 例如，城市名称：北京、上海、重庆和天津的GDP分别为10、11、9和8（单位：1 亿元）。这是横截面数据，在一个时间点切割以查看每个城市的差异。例如，北京2000, 2001, 2002、2022和2022的GDP分别为8, 9, 10、11和12（单位：1亿元）。这是时间序列。选择一个城市，看看每个样本时间点的差异就是时间序列。 如：2000、2001、2002、2021、2021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； 重庆分别为7、8、9、10和11（单位：1亿元）。这是面板数据。 2.面板数据的计量方法 使用面板数据建立模型的优点是：（1）由于观测值的增加，估计量的抽样精度可以 提高。（2）对于固定效应模型，可以得到参数的一致估计，甚至是有效估计。（3）与 单截面数据建模相比，面板数据建模可以获得更多的动态信息。例如，1990年至2000年 30个省份的农业总产值数据。固定在某一年，它是一个由30位农业总产值数字组成的截 面数据；固定在一个省份，它是由11年农业总产值数据组成的时间序列。小组数据由30 个人组成。共有330次观测。 面板数据模型的选择通常有三种形式：混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型 第一种是合并估计模型。如果从时间角度来看，不同个体之间没有显著差异；从横截 面来看，不同横截面之间没有显著差异，因此可以直接混合面板数据，并通过普通最小二 乘法（OLS）估计参数。第二种是固定效果表达模型。在面板数据散点图中，如果不同部 分或不同时间序列的模型截距不同，可以使用向模型中添加虚拟变量的方法来估计回归参数，这被称为固定效应模型。 固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型（entityfixedeffectsregressionmodel）、时刻固定效应模型（timefixedeffectsregressionmodel）和时刻个体固定效应模型（timeandentityfixedeffectsregressionmodel）。（1）个体固定效应模型。 个体固定效应模型是对不同个体具有不同截距的模型。如果不同时间序列（个体）的 截距不同，但不同横截面模型的截距没有显著变化，则应建立个体固定效应模型。注：eviwes个人固定效应模型的输入 出结果中没有公共截距项。（2）时刻固定效应模型。

MATLAB空间面板数据模型操作简介

MATLAB空间面板数据模型操作简介 MATLAB安装：在民主湖资源站上下载MA TLAB 2009a，或者2010a，按照其中的安装说明安装MATLAB。（MATLAB较大，占用内存较大，安装的话可能也要花费一定的时间） 一、数据布局： 首先我们说一下MA TLAB处理空间面板数据时，数据文件是怎么布局的，熟悉eviews的同学可能知道，eviews中面板数据布局是：一个省份所有年份的数据作为一个单元（纵截面：一个时间序列），然后再排放另一个省份所有年份的数据，依次将所有省份的数据排放完，如下图，红框中“1-94”“1-95”“1-96”“1-97”中，1是省份的代号，94,95,96,97表示年份，eviews是将每个省份的数据放在一起，再将所有省份堆放在一起。 与eviews不同，MATLAB处理空间面板数据时，面板数据的布局是（在excel中说明）：先排放一个横截面上的数据（即某年所有省份的数据），再将不同年份的横截面按时间顺序堆放在一起。如图：

这里需要说明的是，MA TLAB中省份的序号需要与空间权重矩阵中省份一一对应，我们一般就采用《中国统计年鉴》分地区数据中省份的排列顺序。（二阶空间权重矩阵我会在附件中给出）。 二、数据的输入： MATLAB与excel链接：在excel中点击“工具→加载宏→浏览”，找到MA TLAB的安装目录，一般来说，如果安装时没有修改安装路径，此安装目录为：C:\Programfiles\MATLAB\R2009a\toolbox\exlink，点击excllink.xla即可完成excel与MATLAB的链接。这样的话excel中的数据就可以直接导入MATLAB中形成MATLAB的数据文件。操作完成后excel 的加载宏界面如图： 选中“Spreadsheet Link EX3.0.3 for use with MATLAB”即表示我们希望excel 与MATLAB实现链

面板数据的模型(panel data model)

面板数据的模型(panel data model) 王志刚 2004年11月11日 一． 混合数据模型和面板数据模型 如果扰动项it ε服从独立同分布假定，而且和解释变量不相关，那么就可以采用混合最小二乘法估计（Pooled OLS ），但是这里要注意POLS 暗含着一个假定就是，截距项和解释变量的系数是相同的，不随着个体和时间而变化。 我们一般采用单因子（one-way effects ）模型，假定截距项具有个体异质性，也就是： 这种模型是最常见的面板模型（又称为纵列数据longitudinal data ），因为面板数据往往要求个体纬度 N>>T(时间纬度)，下面我们基本上以这种模型为例。it u 是独立同分布，而且均值为0，方差为2u σ。如对截距项和解释变量系数均有个体的异质性，那么要采用随机系数模型（Random coefficient model ），stata 的xtrchh 过程提供了相应的估计。 双因子模型（two-way ）：it t i it u ++=γαε 二． 固定效应（Fixed effects ） vs 随机效应(Random effects) 如果个体效应i α是一个均值为0，方差为2ασ的独立同分布的随机变量，也 就是()0,cov =it i x α，该模型就称为随机效应模型（又称为error component model ）；如果相关，则称为固定效应模型。 1．在随机效应模型中，it ε在每个个体内部存在着一阶自相关，因为他们都包含着相同的个体效应；此时OLS 无效，而且标准差也失真，应该采用广义最小二乘估计(GLS) 其中：是个体按时间的均值；

动态面板数据模型

第17章动态面板数据模型 17.1动态面板数据模型 前一章讨论具有固定效应和随机效应的线性静态面板数据模型，但由于经济个体行为的 连续性、惯性和偏好等影响，经济行为是一个动态变化过程，这时需要用动态模型来研究经济关系。本章主要讨论动态面板数据模型的一般原理和估计方法，然后介绍了面板数据的单 位根检验、协整分析和格朗杰因果检验的相关原理及操作。 17.1.1动态面板模型原理 考虑线性动态面板数据模型为 p Y =送Pj Y it」+X it B +d i +S it （17.1.1） j 土 首先进行差分，消去个体效应得到方程为： p 厶Y t - 7 几汎」」X i「r ；it （17.1.2） j 土 可以用GMM对该方程进行估计。方程的有效的GMM估计是为每个时期设定不同数目的工具，这些时期设定的工具相当于一个给定时期不同数目的滞后因变量和预先决定的变量。这样，除了任何严格外生的变量，可以使用相当于滞后因变量和其他预先决定的变量作 为时期设定的工具。例如，方程（17.1.2 ）中使用因变量的滞后值作为工具变量，假如在原方程中这个变化是独立同分布的，然后在t=3时，第一个时期观察值可作为该设定分析，很 显然Y1是很有效的工具，因为它与*2相关的，但与."■：；i3不相关。类似地，在t=4时，Y i2 和丫“是潜在的工具变量。以此类推，对所以个体i用因变量的滞后变量，我们可以形成预 先的工具变量： Y i! 0 0 0 0 Y i1 Y i2 0 W i = （17.1.3） ■■匸・■ A・.・■■■■■ ■■ ■■ J■< >■ <■・..・■■ 0 0 0 …Y i1 作…丫汗〜 每一个预先决定的变量的相似的工具变量便可以形成了。 假设；it不存在自回归，不同设定的最优的GMM加权矩阵为： -1 (17.1.4)

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Y t 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丄evin