面板数据分析方法步骤
面板数据的常见处理
面板数据的常见处理面板数据（Panel Data）是一种涉及多个个体（cross-section units）和多个时间点（time periods）的数据结构。
它在经济学、社会科学和其他领域中被广泛应用。
处理面板数据需要采取一系列的方法和技巧，以确保数据的准确性和可靠性。
下面将介绍面板数据的常见处理方法和步骤。
一、面板数据的类型面板数据可以分为两种类型：平衡面板数据和非平衡面板数据。
1. 平衡面板数据：每个个体在每个时间点都有观测值，数据完整且连续。
2. 非平衡面板数据：个体在某些时间点上可能没有观测值，数据不完整或不连续。
二、面板数据的处理步骤1. 数据清洗和准备面板数据的处理首先需要进行数据清洗和准备工作，包括以下步骤：- 去除缺失值：对于非平衡面板数据，需要检查并去除缺失值，确保数据的完整性和连续性。
- 数据排序：根据个体和时间变量对数据进行排序，以便后续处理和分析。
- 数据转换：根据需要，对数据进行转换，如对数转换、差分等，以满足模型的要求。
2. 面板数据的描述性统计分析描述性统计分析是对面板数据的基本特征进行总结和分析，包括以下内容：- 平均值和标准差：计算每个变量在不同时间点上的平均值和标准差，了解变量的分布情况。
- 相关性分析：计算不同变量之间的相关系数，了解变量之间的关系。
- 可视化分析：绘制折线图、散点图等可视化图形，展示变量的变化趋势和关系。
3. 面板数据的面板单位根检验面板单位根检验是判断面板数据是否存在单位根（unit root）的一种方法，常用的检验方法有以下几种：- Levin-Lin-Chu (LLC)检验：用于检验面板数据是否存在单位根。
- Fisher ADF检验：用于检验面板数据是否存在单位根。
- Im-Pesaran-Shin (IPS)检验：用于检验面板数据是否存在单位根。
4. 面板数据的固定效应模型固定效应模型是用于分析面板数据的一种方法，它考虑了个体固定效应对数据的影响。
如何进行面板数据模型的假设检验和模型选择
如何进行面板数据模型的假设检验和模型选择面板数据模型是一种广泛应用于社会科学研究中的统计分析方法，它能够处理跨时间和个体的数据，克服了截面数据和时间序列数据各自的局限性。
在进行面板数据模型分析时，假设检验和模型选择是两个重要的步骤，能够帮助我们验证模型的有效性和选择最佳的模型。
一、面板数据模型的假设检验面板数据模型的假设检验主要包括固定效应模型和随机效应模型的检验。
1. 固定效应模型的假设检验固定效应模型的核心假设是个体效应不随时间变化，只存在个体间的差异。
以下是固定效应模型的假设检验步骤：首先，我们需要进行单位根检验，以判断个体变量是否是非平稳的。
常用的单位根检验方法有ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验和KPSS（Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin）检验。
其次，我们需要进行系数的显著性检验，以判断个体效应是否存在显著差异。
在面板数据模型中，通常使用固定效应估计器，该估计器通过对个体效应进行固定效应变换，进而估计出个体与时间变量的关系。
最后，我们需要进行模型整体拟合程度的检验，以判断模型是否具有合理的拟合度。
通常可以使用R平方、调整R平方等指标来评估模型的整体拟合程度。
2. 随机效应模型的假设检验随机效应模型的核心假设是个体效应与解释变量的无关性，即个体效应是随机的。
以下是随机效应模型的假设检验步骤：首先，我们需要进行随机效应的显著性检验，以判断个体效应是否存在显著差异。
通常采用最大似然估计方法来估计个体效应的方差，然后使用Wald检验或似然比检验进行显著性检验。
其次，我们需要进行随机效应与解释变量的相关性检验，以判断个体效应是否与解释变量相关。
通常可以使用F检验或t检验来进行相关性检验。
最后，我们需要进行模型整体拟合程度的检验，以判断模型是否具有合理的拟合度。
同样可以使用R平方、调整R平方等指标来评估模型的整体拟合程度。
二、面板数据模型的模型选择在进行面板数据模型分析时，我们常常面临着多种模型选择的困扰。
stata面板数据变异系数法确定权重
一、概述面板数据广泛用于经济学和社会科学的研究中，是一种在时间和跨个体维度上对变量进行观察的方法。
面板数据的分析需要考虑个体间的差异和变异，而确定权重是面板数据分析的重要环节之一。
在众多确定权重的方法中，变异系数法是一种常用的统计方法，能够考虑各个个体的差异性，在确定权重时起到重要作用。
二、stata面板数据变异系数法概述1. 面板数据的特点面板数据研究既考虑了时间维度的变化，也考虑了个体间的异质性。
在面板数据分析中，需要对个体和时间维度的变异进行充分考量。
2. 变异系数的概念变异系数是一种衡量统计样本离散程度的指标，它能够反映数据的不均一性。
变异系数越大，说明样本中的离散程度越大；变异系数越小，说明样本中的离散程度越小。
3. 变异系数法在面板数据分析中的应用在面板数据分析中，可以利用变异系数法来确定各个个体的权重，从而在统计分析中更好地考虑个体间的差异性。
这种方法在实际应用中具有一定的科学性和合理性，能够有效提高面板数据分析的精度。
三、stata面板数据变异系数法确定权重的具体步骤1. 数据准备首先需要准备好需要进行分析的面板数据，包括个体和时间维度的变量。
在stata软件中，可以通过导入数据或直接输入数据来进行准备。
2. 计算变异系数利用stata中的统计命令，可以很方便地计算各个个体在不同时间点上的变异系数。
这需要考虑到个体和时间维度的变异，计算出每个个体的变异系数。
3. 确定权重根据各个个体在不同时间点上的变异系数，可以确定每个个体在整个样本中的权重。
通常情况下，变异系数越大的个体，其权重越大；反之，变异系数越小的个体，其权重越小。
四、stata面板数据变异系数法确定权重的优势1. 考虑个体差异性变异系数法能够较好地考虑到个体间的差异性，能够更加客观地反映个体的特点和变异程度。
2. 结果科学合理通过变异系数法确定的权重，能够在一定程度上提高面板数据分析的精度和科学性，能够更好地反映数据的特点和规律。
stata熵权法计算面板数据案例
stata熵权法计算面板数据案例
熵权法是一种多指标综合评价方法，适用于面板数据的计算。
在Stata中，可以通过以下步骤进行熵权法计算面板数据的案例：
1. 数据准备，首先，需要准备面板数据，包括各个指标的观测值。
确保数据格式正确，包括变量名和观测时间等信息。
2. 导入数据，使用Stata的数据导入功能，将准备好的面板数据导入Stata软件中，确保数据的完整性和准确性。
3. 数据处理，对导入的面板数据进行必要的处理，包括缺失值处理、异常值处理等，确保数据的质量。
4. 计算权重，根据熵权法的原理，计算各个指标的权重。
在Stata中，可以使用相关命令进行权重计算，例如利用熵值法计算权重。
5. 指标标准化，对面板数据中的各个指标进行标准化处理，确保不同指标之间的可比性。
6. 计算综合评价值，利用熵权法的计算公式，结合各个指标的权重和标准化值，计算出综合评价值。
7. 结果分析，对计算得到的综合评价值进行分析和解释，评估各个指标对综合评价值的贡献度，为决策提供参考依据。
总之，在Stata中进行熵权法计算面板数据的案例，需要对数据进行准备、处理、权重计算、指标标准化、综合评价值计算和结果分析等多个步骤，确保计算结果的准确性和可靠性。
希望以上步骤能够帮助你进行面板数据的熵权法计算。
面板数据分析案例
面板数据分析案例一、翻开数据利用stata软件翻开数据gurnfeld.dta，得到有关第一步，声明截面变量和时间变量。
命令为：tsset pany year或xtset pany year显示：panel variable: pany (strongly balanced)time variable: year, 1935 to 1954delta: 1 year第二步，进展样本的描述性统计。
首先我们看看样本的大体分布情况，命令为：xtdespany: 1, 2, ..., 10 n = 10 year: 1935, 1936, ..., 1954 T = 20Delta(year) = 1 yearSpan(year) = 20 periods(pany*year uniquely identifies each observation)Distribution of T_i: min 5% 25% 50% 75% 95% max20 20 20 20 20 20 20Freq. Percent Cum. | Pattern---------------------------+----------------------10 100.00 100.00 | 111---------------------------+----------------------10 100.00 | XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX接下来，我们列示出样本中主要变量的根本统计量，命令为：xtsumxtsum invest mvalue kstock我们发现统计结果是按照"整体"、"组间"和"组"三个层次进展的。
当然，你也可以采用sum 命令来得到根本统计量，而且在写论文时，所需列示的结果并不要求像上面那么详细，此时sum命令反而更实用。
第三歩，面板数据模型回归分析。
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。
它通过整合多个观测变量和时间维度来描述数据的动态变化和相互关系。
面板数据模型也被称为纵向数据模型、多级数据模型或者追踪数据模型。
面板数据模型的主要特点是能够同时考虑个体间的差异和时间上的变化。
它允许我们探索个体特征对于数据变化的影响，并且可以分析个体和时间的交互作用。
面板数据模型的应用范围广泛，包括经济学、社会学、医学、环境科学等领域。
在面板数据模型中，我们通常将数据分为两个维度：个体维度和时间维度。
个体维度表示我们观察的个体，可以是人、公司、地区等；时间维度表示观测的时间点，可以是年、月、周等。
通过将个体和时间维度结合起来，我们可以获得更加全面和准确的数据分析结果。
面板数据模型可以用于多种分析方法，包括描述统计、回归分析、时间序列分析等。
其中，最常用的方法是固定效应模型和随机效应模型。
固定效应模型假设个体间的差异是固定的，而随机效应模型假设个体间的差异是随机的。
在面板数据模型中，我们可以通过以下步骤进行分析：1. 数据准备：收集个体和时间维度的数据，并进行清洗和整理。
确保数据的完整性和准确性。
2. 描述统计分析：对数据进行描述性统计，包括计算均值、方差、相关系数等。
通过描述统计分析，我们可以初步了解数据的特征和分布。
3. 固定效应模型：使用固定效应模型来分析个体间的差异对数据变化的影响。
固定效应模型可以控制个体间的差异，并且可以估计个体特征对数据的影响。
4. 随机效应模型：使用随机效应模型来分析个体间的差异对数据变化的影响。
随机效应模型可以考虑个体间的随机差异，并且可以估计个体特征对数据的影响。
5. 时间序列分析：对数据进行时间序列分析，包括趋势分析、周期分析、季节性分析等。
时间序列分析可以揭示数据的时间变化规律和趋势。
6. 模型评估和预测：对模型进行评估，并使用模型进行数据预测。
通过模型评估和预测，我们可以评估模型的准确性和可靠性。
面板数据逐步回归法stata
面板数据逐步回归法stata面板数据逐步回归法Stata 面板数据逐步回归法（Panel data stepwise regression）是Stata的一种数据分析方法，它结合了面板数据和逐步回归法的优点，可以对时间序列面板数据进行多方面的分析，包括探究内部联系以及了解各因素之间的关联性。
下面我们具体介绍一下面板数据逐步回归法的定义、适用范围、基本原理和应用方法。
一、定义面板数据逐步回归法是一种利用逐步回归法实现对面板数据分析的方法。
面板数据又叫纵向数据或追踪数据，主要指同一时间段内对同一个样本进行多次测量。
面板数据逐步回归法，主要是基于纵向数据的统计分析方法，通过逐步回归对面板数据进行分析，探究变量之间的内部联系和因素之间的关联性。
二、适用范围面板数据逐步回归法适用于时间序列分析中的面板数据，特别是适用于跨国企业、宏观经济、产业集中度等领域的分析。
面板数据逐步回归法可以对时间序列面板数据进行多方面的分析，包括探究内部联系以及了解各因素之间的关联性。
三、基本原理面板数据逐步回归法的基本原理是利用逐步回归分析面板数据中的自变量与因变量之间的关系，确定变量中的主导因素以及变量之间的相关性。
逐步回归法是利用最小二乘法进行回归分析，它会根据事先设定的显著水平，每次选取最显著的变量，逐渐建立模型，直到模型中的所有变量都显著。
四、应用方法面板数据逐步回归法在Stata中的实现主要依赖于regress命令，该命令可以对时间序列面板数据进行回归分析，包括面板数据逐步回归法。
以下是具体步骤：1. 搜集面板数据首先需要搜集所需面板数据，建立数据集。
2. 导入面板数据打开Stata，输入import命令，将我们所搜集到的面板数据导入到Stata中。
3. 运行描述性统计命令输入sum命令，运行描述性统计命令，检查数据是否存在缺失值和异常值。
4. 运行面板数据逐步回归分析命令输入regress命令，选择需要分析的自变量和因变量，根据设定的显著水平，选取最显著的变量，逐步建立模型。
面板数据的常见处理
面板数据的常见处理面板数据是一种特殊的数据结构，它包含了多个个体（如个人、公司等）在不同时间点上的观测值。
在经济学、金融学、社会科学等领域中，面板数据被广泛应用于研究个体间的动态变化和相关关系。
在处理面板数据时，常见的任务包括数据清洗、数据转换、面板数据模型估计等。
一、数据清洗1. 缺失值处理：面板数据中常常存在缺失值，需要对缺失值进行处理。
常见的方法包括删除缺失值、使用均值或中位数填充缺失值、使用回归模型进行插补等。
2. 异常值处理：识别和处理异常值是数据清洗的重要步骤。
可以使用箱线图、离群值检测方法等来识别异常值，并根据实际情况进行处理，如删除、替换为平均值等。
3. 数据标准化：对于面板数据中的变量，可能存在不同的度量单位或量纲，为了消除这种差异，可以使用标准化方法，如Z-score标准化、最小-最大标准化等。
二、数据转换1. 平衡面板数据：面板数据中可能存在非平衡问题，即个体在不同时间点上的观测次数不同。
为了保证数据的可靠性和一致性，可以删除非平衡的个体或时间点，或者使用插值方法进行填充。
2. 创建滞后变量：在面板数据中，滞后变量可以用于捕捉个体之间的动态关系。
可以通过创建滞后变量来反映个体在过去时间点上的观测值，如一期滞后变量、多期滞后变量等。
3. 创建差分变量：差分变量可以用于消除个体特征的固定效应，突出个体之间的变动情况。
可以通过计算变量的差分来创建差分变量，如一阶差分、二阶差分等。
三、面板数据模型估计1. 固定效应模型：固定效应模型是面板数据分析中常用的模型之一，它用于控制个体固定特征对因变量的影响。
可以使用固定效应模型进行面板数据的回归分析，如固定效应OLS模型、固定效应Logit模型等。
2. 随机效应模型：随机效应模型则允许个体固定特征与因变量存在随机关系。
可以使用随机效应模型进行面板数据的回归分析，如随机效应OLS模型、随机效应Logit模型等。
3. 混合效应模型：混合效应模型是固定效应模型和随机效应模型的结合，既考虑了个体固定特征的影响，又考虑了个体随机特征的影响。
panel有详细步骤
2.2 固定效应模型（fixed effects model） 。
个体固定效应模型的强假定条件是， E(iti, Xit) = 0, i = 1, 2, …, N
2.2 固定效应模型（fixed effects model） 。
解释设定个体固定效应模型的原因。假定有面板数据模型 yit = 0 + 1 xit +2 zi +it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T 不随时间、 截面变化；每个个体回归函数的斜率1 相同； 其中0 为常数， zi 表示随个体变化，但不随时间变化的难以观测的变量。上述模型可以 被解释为含有 N 个截距，即每个个体都对应一个不同截距的模型。令 i = 0 +2 zi，于是变为 yit = i + 1 xit +it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T 以家庭消费性支出与可支配收入关系为例， 省家庭平均人口数就是这样 的一个变量，即对于短期面板，这是一个基本不随时间变化的量，但是 对于不同的省份，这个变量的值是不同的。 因为 zi 是不随时间变化的量， 所以当对个体固定效应模型中的变量进行 差分时，可以剔除那些随个体变化，但不随时间变化的 zi 的影响。
1 概述——发展历程
☆Panel Data （面板、平行数据）分析有 4类模型 1. 经典模型， 2. 变截踞模型：固定影响、随机影响 3. 变系数模型：固定影响、随机影响， 4. 动态模型：固定影响、随机影响 研究重点： 检验方法和估计方法 前沿：Panel Data 单位根检验和协整分析; 模型的非参数方法Panel Data
其中t 是模型截距项，随机变量，表示对于 T 个截面有 T 个不同 ，it 的截距项，且其变化与 Xit 有关系；yit 为被回归变量（标量） 为误差项（标量） ，满足通常假定条件。Xit 为 k 1 阶回归变量列 向量（包括 k 个回归变量） ，为 k 1 阶回归系数列向量，则称此 模型为时点固定效应模型。
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一个时间点上，每一个个体都有观测值；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先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判断：利用面板数据模型进行参数估计和假设检验。
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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根本的步骤呢？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展？协整检验呢？什么情况下要进展模型的修正？面板模型回归形式的选择？如何更有效的进展回归？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。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，对这些数据进展回归，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。 因此为了防止伪回归，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展检验。而检验数据平稳性最常用的方法就是单位根检验。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展检验的早期版本。后来经过Levin et al. (2002)的改良,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种方法进展面板单位根检验。 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，即一样根单位根检验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，则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，那些检验构造均需一一检验。具体操作可以参照子奈的说法：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场，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〕序列开场检验起，如果存在单位根，则对该序列进展一阶差分后继续检验，假设仍存在单位根，则进展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，则我们可以进展协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。所谓的协整是指假设两个或多个非平稳的变量序列，其*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一样。 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展协整检- 验，必然有*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*些高阶单整序列的话〔但如果所有变量都是阶数一样的高阶，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)开展了基于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。因此可以在此根底上直接对原方程进展回归，此时的回归结果是较准确的。 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，是不能进展格兰杰因果检验的，不过此时可以先对数据进展处理。引用晓峒的原话，"如果y和*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表达出来的：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*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则也可以说分布函数〕有影响，并且这两个事件在时间上又有先后顺序〔A前B后〕，则我们便可以说*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*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，则称*不是Y的"Granger原因〞〔Granger cause〕；如果影响显著，则称*是Y的"Granger原因〞。同样，这也可以用于检验Y是*的"原因〞，检验Y的滞后值是否影响*〔已经考虑了*的滞后对*自身的影响〕。 Eviews好似没有在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*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，此时不能进展协整检验与直接对原序列进展回归。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展修正，以消除数据不平稳对回归造成的不利影响。如差分*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展二阶差分，因为对变动数据或增长率数据再进展差分，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，则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〔Fi*ed 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，然后我们就开场回归： 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构造，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。 实证检验步骤：先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，假设平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；假设非平稳，进展差分，当进展到第i