面板数据基本知识
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, …, Ti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）。
stata面板数据计量知识及参考资料
计量知识：1、横截面数据、时间序列、面板数据：横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。
横截面数据是按照统计单位排列的。
因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。
也就是说必须是同一时间截面上的数据。
,Pr i t emium ,1Pr i t emiun -H A Turnover Tutnover A H Size +/H A H SO SO +22/A H σσDummy时间序列数据：在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。
面板数据：是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。
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”。
举例：如：城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP 分别为10、11、9、8（单位亿元）。
这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。
如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP 分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。
这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。
如：2000、2001、2002、2003、2004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；重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。
这就是面板数据。
*变量合并2、截面数据，多重共线性和异方差都需要考虑，截面数据不需要检测DW 值！你做出来R 方比较小，可能原因是你的回归方程中没有纳入关键变量，建议你采用逐步回归方法，以提高R 方！对于截面数据来说，R 方一般在0.7左右都能接受！相关分析不是必要做的，在模型中加入什么变量进行回归，主要是依据前期的理论分析和研究目的！仅就计量回归而言，这些步骤只是告诉你，自变量与因变量的相关性会影响变量在模型中的显著性，而自变量间的相关则会带来多重共线性！3、线性相关，也叫自相关：可以用来看x和y的相关性，常用来考察各个x 自变量之间是否存在相关关系。
面板数据
2.2 固定效应模型（fixed effects model）。 固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型、时点固定效 应模型和个体时点双固定效应模型。下面分别介绍。 2.2.1个体固定效应模型（entity fixed effects model）
如果一个面板数据模型定义为，
y i 1 x1 i 2 x 2 i i
横截面数据 时间序列数据 面板数据
y t 1 x1 t 2 x 2 t t
y it 1 x1 it 2 x 2 it it
5
2．面板数据模型分类
用面板数据建立的模型通常有3种，即混合模型、固定效应模型 和随机效应模型。
14
3. 面板数据模型估计方法
• 混合最小二乘（Pooled OLS）估计 （适用于混合模型） • 平均数（between）OLS估计 （适用于混合模型和个体随机效应模型） • 离差变换（within）OLS估计
（适用于个体固定效应回归模型）
• 一阶差分（first difference）OLS估计 （适用于个体固定效应模型）
• 可行GLS（feasible GLS）估计
（适用于随机效应模型）
15
3．面板数据模型估计方法
面板数据模型中的估计量既不同于截面数据估计量，也不同于时间序列 估计量，其性质随设定固定效应模型是否正确而变化。 3.1 混合最小二乘（Pooled OLS）估计 混合 OLS 估计方法是在时间上和截面上把 NT 个观测值混合在一起，然 后用 OLS 法估计模型参数。给定混合模型 yit = + Xit ' +it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T 如果模型是正确设定的，且解释变量与误差项不相关，即 Cov(Xit,it) = 0。 那么无论是 N，还是 T，模型参数的混合最小二乘估计量都具有 一致性。 对于经济序列每个个体 i 及其误差项来说通常是序列相关的。NT 个相关 观测值要比 NT 个相互独立的观测值包含的信息少。 从而导致误差项的标 准差常常被低估，估计量的精度被虚假夸大。
面板数据
• It is suitable for panels of states or countries, where the same individuals would be selected in each sample.
24-20
Panel Data DGP’s (cont.)
• With longitudinal data on individual workers or consumers, we draw a different set of individuals from the population each time we collect a sample.
24-16
A Panel Data DGP
Yit 0i 1 X 1it 2 X 2i 3 X 3t .. K X Kit it i 1...n; t 1...T E ( it ) 0 Var ( it ) 2 E ( it i 't ' ) 0 if i i ' OR t t ' E ( X jit it ) 0 for all j , i, t
24-23
Panel Data DGP’s (cont.)
• In the Distinct Intercepts DGP, the unobserved heterogeneity is absorbed into the individual-specific intercept 0i
• In the second DGP, the unobserved heterogeneity is absorbed into the individual fixed component of the error term, vi • This DGP is an “Error Components Model误差成分模型.”
什么是面板数据_研究方法
什么是面板数据_研究方法面板数据是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。
那么你对面板数据了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是面板数据的内容，希望大家喜欢!什么是面板数据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。
也有译作“平行数据”或“TS-CS数据(Time Series - Cross Section)”。
面板数据研究方法面板数据分析方法是最近几十年来发展起来的新的统计方法，面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。
在本文的研究中，我们首先运用面板数据的单位根检验与协整检验来考察能源消费、环境污染与经济增长之间的长期关系，然后建立计量模型来量化它们之间的内在联系。
面板数据的单位根检验的方法主要有Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC检验方法。
Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS检验, Maddala和Wu(1999)，Choi(2001)提出的ADF和PP检验等。
面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni[8] (1999，2004)和Kao(1999)提出的检验方法，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残差统计量进行检验。
Luciano(2003)中运用Monte Carlo模拟对协整检验的几种方法进行比较，说明在T较小(大)时，Kao检验比Pedroni检验更高(低)的功效。
具体面板数据单位根检验和协整检验的方法见参考文献。
面板数据_精品文档
面板数据面板数据是指在经济学和社会科学研究中常用的一种数据形式。
它是一种横截面数据，也被称为截面数据。
面板数据由多个个体或单位在一段时间内的多个观测值组成。
在面板数据中，观测对象可以是个别人、家庭、企业、国家等，并且可以在多个时间点上进行观测。
面板数据的独特之处在于，它能够同时捕捉到个体间的差异和时间的变化，有利于更全面、准确地分析变量之间的关系。
面板数据常见的形式是平衡面板数据和非平衡面板数据。
平衡面板数据是指所有观测对象在每个时间点上都有观测值，而非平衡面板数据则只在一部分时间点上有观测值。
在面板数据中，每个观测值都有个体指示变量和时间指示变量。
个体指示变量用于区分不同的观测对象，时间指示变量用于区分不同的时间点。
面板数据的优势之一是可以控制了个体的固定效应和时间的固定效应。
个体固定效应是指个体特有的因素对观测值的影响，时间固定效应是指随着时间的推移，所有个体都会受到的共同影响。
通过引入个体固定效应和时间固定效应，可以减少模型中的遗漏变量偏误，并更好地捕捉到变量之间的因果关系。
面板数据的另一个优势是可以分析群组特征和个体特征的影响。
在面板数据中，观测对象可以划分为不同的群组或类型。
通过比较不同群组或类型之间的观测值，可以研究群组特征对变量的影响。
同时，也可以通过比较同一群组或类型在不同时间点上的观测值，研究个体特征对变量的影响。
面板数据的分析方法包括面板数据回归，面板单位根检验，面板协整分析等。
面板数据回归是常用的一种面板数据分析方法，它可以估计变量之间的关系，并控制固定效应。
面板单位根检验用于检验变量是否具有单位根，从而判断时间序列数据的平稳性。
面板协整分析用于研究多个变量之间的长期关系，建立协整关系模型。
在实际应用中，面板数据广泛用于经济学、金融学、社会学等领域的研究。
它可以用于分析个体行为和组织决策的影响因素，预测宏观经济指标和金融市场的变化趋势，评估政策措施的效果等。
面板数据的使用在学术研究和实际决策中都具有重要意义。
第八章 面板数据模型 知识点
第八章面板数据模型一、知识点列表二、关键词1、面板数据模型概述关键词：面板数据时间序列数据或截面数据都是一维数据，而面板数据（Panel Data）是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。
与一般的混合横截面时间序列数据不同，面板数据是对多个不同个体在不同时期的观测。
同时，面板数据可以根据个体维度和时间维度的大小分为两种类型：（1）N大T小，一般称短面板，常见于各种微观调查数据；（2）N小T大，一般称长面板，常见于宏观数据。
而用面板数据建立的模型通常有3种，即：混合（pool）估计模型、固定效应模型和随机效应模型。
2、固定效应回归关键词：组内估计量组内估计量指的是在个体固定效应模型中，对每一个个体解释变量取时间平均值，然后再消去固定效应过程中，每个解释变量都去除了个体平均信息，只使用了个体的组内离差信息，称为组内估计量。
关键词：固定效应模型固定效应模型（fixed effects model），即固定效应回归模型，简称FEM，是一种面板数据分析方法。
它是容许每个时期的非观测效应与解释变量相关的非观测效应面板模型。
关键词：随机效应模型随机效应模型是非观测效应面板数据模型。
其中假定非观测效应与每个时期的解释变量都不相关。
3、面板模型的设定和检验关键词：豪斯曼（Hausman）检验豪斯曼（Hausman）检验是用来检验面板模型中是否存在固定效应还是随机效应。
其基本原理是，由于在遗漏相关变量的情况下将导致解释变量与随机扰动项出现同期相关性，使得最小二乘法所估计出来的估计量有偏且非一致的。
所以，通过对模型遗漏相关变量的检验可以用模型是否出现解释变量与随机扰动项同期相关性的检验来代替，从而判断面板数据模型是固定效应模型还是随机效应模型。
第一讲面板数据
第⼀讲⾯板数据第⼀讲⾯板数据因家庭调查得到的⾯板数据越来越多，⾯板数据的计量分析可以说是过去三⼗年社会应⽤研究领域所取得的最重要的进展。
－Fitzgerald, Gottschalk和Moffitt（1998, P252）第⼀讲内容⾯板数据⾯板数据的优点与缺陷扩展的⾯板数据⾯板数据线性回归模型体系⾯板数据单因素误差模型⾯板数据双因素误差模型第⼀节⾯板数据1.1 ⾯板数据“⾯板数据”⼀词指的是⼀部分家庭、国家或企业等在⼀段时期内的观测值所构成的集合。
这样的数据可以通过在⼀段时期内对⼀些家庭或个体进⾏跟踪调查来获得。
从横截⾯看，⾯板数据是由若⼲个体在某⼀时点构成的截⾯观测值，并且，从纵剖⾯看每个个体都是⼀个时间序列。
1978-2005中国各省级地区消费性⽀出占可⽀配收⼊⽐例⾛势图(张晓峒⽼师绘制)⾯板数据通常分为两类：由个体调查数据得到的⾯板数据通常被称为微观⾯板（micro panels ）。
微观⾯板数据的特点是个体数N 较⼤（通常是⼏百或⼏千个），⽽时期数T 较短（最少是2年，最长不超过10年或20年）。
由⼀段时期内不同国家的数据得到的⾯板数据通常被称为宏观⾯板（macro panels ）。
这类数据⼀般具有适度规模的个体N （从7到100或200不等，如七国集团，OECD ，欧盟，发达国家或发展中国家），时期数T ⼀般在20年到60年之间。
因数据结构上的区别，微观⾯板和宏观⾯板要求使⽤不同的计量⽅法。
样本容量的区别微观⾯板必须研究T 固定⽽N 较⼤时的渐近特性，⽽宏观⾯板的渐近特性则是指T 和N 都较⼤时的情况。
平稳性对于宏观⾯板，当时间序列较长时需要考虑数据的⾮平稳问题，如单位根、结构突变以及协整等；⽽微观⾯板不需要处理⾮平稳问题，特别是每个家庭或个体的时期数T 较短时。
个体相关性在处理宏观⾯板时必须考虑国家之间的相关性，⽽在微观⾯板中，如果个体是随机抽样产⽣，则个体之间不⼤可能存在相关性，因此不需要考虑此问题。
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5678.195
5955.045
6747.152
IP-HLJ（黑龙江）
3518.497
3918.314
4251.494
4747.045
4997.843
5382.808
6143.565
IP-JL（吉林）
3549.935
4041.061
4240.565
4571.439
4878.296
5271.925
图2 15个省级地区的人均消费序列（纵剖面）图3 15个省级地区的人均收入序列（file:4panel02）
图4 15个省级地区的人均消费散点图 图5 15个省级地区的人均收入散点图（7个横截面叠加）
(每条连线表示同一年度15个地区的消费值) (每条连线表示同一年度15个地区的收入值)
用CP表示消费，IP表示收入。AH, BJ, FJ, HB, HLJ, JL, JS, JX, LN, NMG, SD, SH, SX, TJ, ZJ分别表示安徽省、北京市、福建省、河北省、黑龙江省、吉林省、江苏省、江西省、辽宁省、内蒙古自治区、山东省、上海市、山西省、天津市、浙江省。
5133.978
6203.048
6807.451
7453.757
8206.271
8654.433
10473.12
CP-FJ（福建）
4011.775
4853.441
5197.041
5314.521
5522.762
6094.336
6665.005
CP-HB（河北）
3197.339
3868.319
3896.778
图8 北京和内蒙古1996-2002年消费对收入时序图 图9 1996和2002年15个地区的消费对收入散点图
2．面板数据的估计。
用面板数据建立的模型通常有3种。即混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型。
2.1混合估计模型。
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。
yit=1xit+it,i= 1, 2, …,N;t= 1, 2, …,T(2)
对于本例，因为上式中的截距项有显著性（t= 2.0 >t0.05 (103)= 1.99），所以建立截距项为零的混合估计模型是不合适的。
EViwes估计方法：在Pooled Estimation（混合估计）对话框中Intercept（截距项）选择窗中选None，其余选项同上。
面板数据用双下标变量表示。例如
yi t,i= 1, 2, …,N;t= 1, 2, …,T
N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，yi ., (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）。
4998.874
CP-JS（江苏）
3712.260
4457.788
4918.944
5076.910
5317.862
5488.829
6091.331
CP-JX（江西）
2714.124
3136.873
3234.465
3531.775
3612.722
3914.080
4544.775
CP-LN（辽宁）
3237.275
CP-TJ（天津）
4293.220
5047.672
5498.503
5916.613
6145.622
6904.368
7220.843
CP-ZJ（浙江）
5342.234
6002.082
6236.640
6600.749
6950.713
7968.327
8792.210
资料来源：《中国统计年鉴》1997-2003。
3608.060
3918.167
4046.582
4360.420
4654.420
5402.063
CP-NMG（内蒙古）
2572.342
2901.722
3127.633
3475.942
3877.345
4170.596
4850.180
CP-SD（山东）
3440.684
3930.574
4168.974
4546.878
IP-TJ（天津）
5474.963
6409.690
7146.271
7734.914
8173.193
8852.470
9375.060
IP-ZJ（浙江）
6446.515
7158.288
7860.341
8530.314
9187.287
10485.64
11822.00
资料来源：《中国统计年鉴》1997-2003。
4382.250
4649.789
4968.164
5363.153
5797.010
6597.088
IP-NMG（内蒙古）
3189.414
3774.804
4383.706
4780.090
5063.228
5502.873
6038.922
IP-SD（山东）
4461.934
5049.407
5412.555
5849.909
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估计参如果从时间和截面看模型截距都不为零且是一个相同的常数以二变量模型为例则建立如下模型yit中15个地区1996和2002年数据建立关于消费的混合估计模型得结果如下
面板数据模型
1．面板数据定义。
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。面板数据示意图见图1。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。
图10
EViwes估计方法：在打开工作文件窗口的基础上，点击主功能菜单中的Objects键，选New Object功能，从而打开New Object（新对象）选择窗。在Type of Object选择区选择Pool（混合数据库），点击OK键，从而打开Pool（混合数据）窗口。在窗口中输入15个地区标识AH（安徽）、BJ（北京）、…、ZJ（浙江）。工具栏中点击Sheet键，从而打开Series List（列写序列名）窗口，定义变量CP?和IP?，点击OK键，Pool（混合或合并数据库）窗口显示面板数据。在Pool窗口的工具栏中点击Estimate键，打开Pooled Estimation（混合估计）窗口如下图。
6569.901
7419.905
8273.418
9127.992
9999.700
11229.66
12692.38
IP-FJ（福建）
4884.731
6040.944
6505.145
6922.109
7279.393
8422.573
9235.538
IP-HB（河北）
4148.282
4790.986
5167.317
= 129.6313+0.7587IPit
(2.0) (79.7)R2= 0.98,SSEr= 4824588,t0.05 (103)= 1.99
15个省级地区的人均支出平均占收入的76%。
如果从时间和截面上看模型截距都为零，就可以建立不含截距项的（= 0）的混合估计模型。以二变量模型为例，建立混合估计模型如下，
6291.618
IP-JS（江苏）
4744.547
5668.830
6054.175
6624.316
6793.437
7316.567
8243.589
IP-JX（江西）
3487.269
3991.490
4209.327
4787.606
5088.315
5533.688
6329.311
IP-LN（辽宁）
3899.194
图1 N=7，T=50的面板数据示意图
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个农业总产总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yi t,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）。
5011.9CP-SH（上海）
6193.333
6634.183
6866.410
8125.803
8651.893
9336.100
10411.94
CP-SX（山西）
2813.336
3131.629
3314.097
3507.008
3793.908
4131.273
4787.561