面板数据分析方法步骤
excel面板数据熵权法
excel面板数据熵权法在Excel中使用熵权法来分析面板数据，可以按照以下步骤操作：1.准备数据。
首先，需要准备好的面板数据。
数据应包含两个或多个时间序列，每个时间序列包含多个观测值。
数据应以表格形式存储，每个观测值应位于一个单元格中。
2.计算熵。
接下来，需要计算每个指标的熵值。
熵值可以使用以下公式计算：H(x)=-\sum_{i=1}^n p(x_i)\log(p(x_i))其中，●H(x)是指标x的熵值。
●p(x_i)是指标x的第i个取值的概率。
例如，如果指标x的取值为1、2、3，对应的概率为0.2、0.5、0.3，则熵值为：H(x)=-(0.2\log(0.2)+0.5\log(0.5)+0.3\log(0.3))=0.9183.计算权重。
熵值越高，则指标越重要。
因此，可以使用熵值来计算指标的权重。
权重可以使用以下公式计算：w_i=\frac{1}{H(x_i)}例如，如果指标x的熵值为0.918，则权重为：●w_1=\frac{1}{0.918}=1.091●w_2=\frac{1}{0.918}=1.091●w_3=\frac{1}{0.918}=1.0914.使用权重进行分析。
最后，可以使用计算出的权重来进行分析。
例如：可以使用权重来计算指标的综合得分。
综合得分可以使用以下公式计算：S=\sum_{i=1}^n w_i x_i例如，如果指标x的权重为1.091，对应的取值为1、2、3，则综合得分为：S=1.091*1+1.091*2+1.091*3=6.363。
面板数据分析简要步骤与注意事项(面板单位根—面板协整—回归分析)(2)
面板数据分析简要步骤与注意事项（面板单位根—面板协整—回归分析）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,LevinandLin(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。
面板数据分析简要步骤与注意事项(面板单位根—面板协整—回归分析)
面板数据分析简要步骤与注意事项（面板单位根检验—面板协整—回归分析）面板数据分析方法：面板单位根检验—若为同阶—面板协整—回归分析—若为不同阶—序列变化—同阶建模随机效应模型与固定效应模型的区别不体现为R2的大小，固定效应模型为误差项和解释变量是相关，而随机效应模型表现为误差项和解释变量不相关。
先用hausman检验是fixed 还是random，面板数据R-squared值对于一般标准而言，超过0.3为非常优秀的模型。
不是时间序列那种接近0.8为优秀。
另外，建议回归前先做stationary。
很想知道随机效应应该看哪个R方？很多资料说固定看within，随机看overall，我得出的overall非常小0.03，然后within是53%。
fe和re输出差不多，不过hausman检验不能拒绝，所以只能是re。
该如何选择呢？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。
面板数据分析简要步骤与注意事项面板单位根—面板协整—回归分析
面板数据分析简要步骤与注意事项面板单位根—面板协整—回归分析 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#面板数据分析简要步骤与注意事项（面板单位根—面板协整—回归分析）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,LevinandLin(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。
5分钟搞定Stata面板数据分析
【原创】5分钟搞定Stata面板数据分析简易教程ver2.0作者：张达5分钟搞定Stata面板数据分析简易教程步骤一：导入数据原始表如下，数据请以时间(1998 ,1999，2000, 2001 ??)为横轴，样本名(北京，天津，河北？？) 为纵轴1 裁*■■別1A I11 ■u 9K ILEXxl-V,j si aoLL B-iic190 ..1( HJ曲1 1g力«r4 々■l* Mfl 1KM J| JgRi MM3icm*w II7QQ-HQ Siq<XM3 7>D tuff 1'C4 3 4 IftJV-mi KH>loogi liW(0M 3M9WH jaii I MOKai W w ■齐itmxm fill OTI MiltaiK ■5W»U|JTXE HH sia心«9 f Id 叼m in a*ft I*■JtaC如M~4 気HiA|$A rm inoo IM? livra.wvtatr1IJMj X#*4>t1|筑・BF7 ■«|!N I9*V1IRV gw1W1VJ I-J H itW Ml «稠申审砂y li>M l>R Mdw VIM e> mu IM HM 內)944w 命■ n I L BII i mi 靜Ml hw w3K：1ST? *7^ FJE inm ifini uni4 5w 心HtJ TW JTfl 9MI*HAS■ilJto KO >4*461/M31 <141*11诃却4LJt 4ktt VM匸F<MO 4dN,■M I!Wi・】•\ 4 ■R- 呵鬥1皑用MA■J广*»i g Ml* <KM11*K=« 1 31 1MM I“tlM韓!1fi >w g ivt E4M laM■ii T PD w im W i.JV 1P w L*l 1tiZF MM7 <1 H1! liyi将中文地名替换为数字。
面板数据分析方法步骤全解
面板数据分析方法步骤全解面板数据分析是一种常用的统计方法，可用于研究面板数据。
面板数据是指在一定时间内，对多个个体或单位进行反复观测的数据。
面板数据的特点是具有跨个体和跨时间的变异性，可以更好地捕捉个体变量和时间变量的相关性。
本文将详细介绍面板数据分析的方法步骤。
步骤一：数据准备面板数据分析的第一步是准备数据。
首先，需要收集面板数据，包括个体的观测值和时间变量。
然后，对数据进行清洗和整理，包括处理缺失值、异常值和重复值。
此外，还要对变量进行命名和编码，以便后续分析使用。
步骤二：面板数据的描述性统计分析在进行面板数据分析之前，通常需要对数据进行描述性统计分析。
这可以帮助我们了解数据的基本特征和变化趋势。
常用的描述性统计方法包括计算平均数、标准差、最大值、最小值和分位数等。
此外，还可以使用图表和图表来可视化数据的分布和变化情况。
步骤三：面板数据的平稳性检验面板数据在进行进一步分析之前，需要进行平稳性检验。
平稳性是指面板数据的统计特性在时间和个体之间保持不变。
常用的平稳性检验方法包括单位根检验和平稳均值假设检验。
如果数据不平稳，可以通过差分或其他方法进行处理，以实现平稳性。
步骤四：面板数据的固定效应模型估计面板数据分析的核心是建立面板数据模型并进行参数估计。
其中，固定效应模型是最常用的面板数据模型之一。
固定效应模型假设个体效应是固定的，与个体的观测值无关。
通过固定效应模型，可以估计个体效应和其他变量的影响。
常用的估计方法包括最小二乘法、广义最小二乘法和联合估计法等。
步骤五：面板数据的随机效应模型估计除了固定效应模型外，还可以使用随机效应模型进行面板数据分析。
随机效应模型假设个体效应是随机的，与个体的观测值相关。
通过随机效应模型，可以同时估计个体效应和其他变量的影响。
常用的估计方法包括广义最小二乘法和极大似然估计法等。
步骤六：面板数据的混合效应模型估计混合效应模型是固定效应模型和随机效应模型的组合，既考虑了个体效应的固定性，又考虑了个体效应的随机性。
5分钟搞定Stata面板数据分析小教程
5分钟搞定Stata面板数据分析简易教程步骤一：导入数据口令：insheet u sing 文件路径例如：insheet u sing C:\STUDY\paper\taxi.csv其中csv格式可用excel的“另存为”导出数据请以时间（1999，2000，2001 ）为横轴，样本名（1，2，3 ）为纵轴请注意：表中不能有中文字符，否则会出现错误。
面板数据中不能有空值，没有数据的位置请以0代替。
如图：也可直接将数据复制粘贴到stata的data e ditor中如图：步骤二：调整格式首先请将代表样本的var1重命名口令：rename v ar1 样本名例如：rename v ar1 p rovince也可直接在var1处双击，在弹出的窗口中修改:接下来将数据转化为面板数据的格式口令：reshape l ong v ar, i(样本名)例如：reshape l ong v ar, i(province)其中var代表的是所有的年份（var2,var3,var4 ）转化后的格式如图：转化成功后继续重命名，其中_j 这里代表原始表中的年份，var代表该变量的名称口令例如：rename _j y earrename v ar t axi也可直接在需要修改的名称处双击，在弹出的窗口中修改如图：步骤三：排序口令：sort 变量名例如：sort p rovince y ear意思为将province按升序排列，然后再根据排好的province数列排year这一列如图：（虽然很多时候在执行sort前数据就已经符合要求了，但以防万一请务必执行此操作）最后，保存。
至此，一个变量的前期数据处理就完成了，请如法炮制的处理所有的变量。
在处理新变量前请使用口令：clear将stata重置这里为方便举例再处理一个名为so2的变量。
如图：步骤四：合并数据任意打开一个处理过的变量的dta文件作为基础表（推荐使用因变量的dta文件，这里使用so2作为因变量）口令： m erge 样本名 时间 u sing 文件路径例如：merge p rovince y ear u sing C:\STUDY\paper\taxi.csv意思是将taxi的数据添加到so2的数据表中如图：然后使用口令： t ab _merge检验数据的差分，正常情况下_merge：3一栏的percent应该为100%，如图然后使用口令：drop _merge将数据表中的_merge一列去掉，如图：接着重新使用口令：sort 样本名 时间例如：sort p rovince y ear为新生成的表排序。
(完整word版)面板数据分析简要步骤与注意事项(面板单位根—面板协整—回归分析)
面板数据分析简要步骤与注意事项（面板单位根检验—面板协整—回归分析）面板数据分析方法：面板单位根检验—若为同阶—面板协整—回归分析—若为不同阶—序列变化—同阶建模随机效应模型与固定效应模型的区别不体现为R2的大小，固定效应模型为误差项和解释变量是相关，而随机效应模型表现为误差项和解释变量不相关。
先用hausman检验是fixed 还是random，面板数据R-squared值对于一般标准而言，超过0.3为非常优秀的模型。
不是时间序列那种接近0.8为优秀。
另外，建议回归前先做stationary。
很想知道随机效应应该看哪个R方？很多资料说固定看within，随机看overall，我得出的overall非常小0.03，然后within是53%。
fe和re输出差不多，不过hausman检验不能拒绝，所以只能是re。
该如何选择呢？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。
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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, 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I(0)为零阶单整，I(1)为一阶单整，依次类推，I(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 etal(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，Granger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Y的滞后值；如果影响不显著，那么称X不（Granger cause）；如果影响显著，那么称X是Y的“Granger 是Y的“Granger原因”原因”。
同样，这也可以用于检验Y是X的“原因”，检验Y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。