面板数据模型(动态面板数据模型)

短面板数据需要固定时间效应吗

面板模型根据数据的结构可以分为长短面板，也可以根据模型的设定分为静态面板和动态面板。本文关注的是线性不可观测效应的面板数据模型，常用命令如下：

在做一个全国各省11年stata面板数据时,采用固定效应模型不控制时间效应时得出的模型比较理想,但是控制时间效应即加入时间虚拟变量后,模型结果原来有三.静态(短)面板数据随机效应汇总1检验时间效应(混合效应还是随机效应)(检验方法:LM统计量原设:使用OLS混合模型)quixtreglngdplnfdi lnielnexlnimlncilngp,re(加上企业年龄Age系数在1%的水平上显著,表示企业成立时间越长,越有控制股票信息和抵御风险的能力,表现为更低的风险承担水平三、结语本文主要介绍短面板数据估计模型中的固定效应效应大多数面板数据分析技术都是针对短面板寻找面板数据结构的工具变量不是很容易 面板数据模型 非观测效应模型 a.固定效应模型 五、面板数据模型的估计b.随机效应模型 混合回归模型 面板数据模型的估计

面板数据模型(动态面板数据模型)

面板数据模型(动态面板数据模型)

先用xtset设定面板数据然后用xtreg，fe作就可以做面板数据固在xtreg命令后加上选项fe，那就表示使用固定效应组内估计方法进行估计，并且默认为个体固定效应，定义在xtset所设定的截面维度上。如果要进行时间固定，则需要在模型中通过i.year引入虚拟变量来表示。定效应啦面板数据回归分析我很熟悉的 面板数据之固定效应模型当您只对分析的影响感兴趣时，使用固定

就是把时间维度和截面维度的数据混合起来,极端地将面板数据看成一般的截面数据,然后用OLS来估计。可以发现,混合效应估计根本就没有发挥出面板数据应有的优势

固定效应模型命令fe后要加r吗

如果

不用加。xtreg，fe是固定效应模型的命令，使用这一命令估计出来的系数是为纯正的固定效应估计量（组内估计量）。xtreg对数据格式有严格要求，要求必须是面板数据。

固定效应变换的优缺点

如果是用stata，可以用xtregyx1x2x3，fer命令，也可以用regyx1x2x3i.yeari.industry，r命令。

加入调节效应：在数据中增加一个调节变量，并令其与自变量的关系是调节效应的est store re/保存结果/测量，并令其与因变量的关系也是调节效应的测量。

fe是固定效应模型，re是随机效应模型。面板数据模型，包括：FE，RE，二维固定效应模型，聚类调整后的标准误，动态面板和面板门槛模型等。

该模型对于解释因变量的变化非常有用，因为它能够控制个体的固定特征，例如管理能力、文化和地理位置等，从而更准确地分析因变量的变化。固定效应模型中的调整后r2表示模型解释的方比例，即模型对总方的解释程度。

面板模型引入固定时间效应stata怎么作

方法的选择一般基于因变量类型。对面板数据而言，当因变量为连续变量时，可在混合ols回归、固定效应模型和随机效应模型间选择，有相应的检验统计量；当因变量为类别变量时，有面板logit模型，又可分为二分类，无序多分类和有序多分类面板logit。

stata中处理面板数据如何选择模型

如果

先用xtset设定面板数据然后用xtreg，fe作就可以做面板数据固定效应啦面板数据回归分析我很熟悉的

面板数据之固定效应模型 当您只对分析的影响感兴趣时，使用固定效果(FE)随时间变化的变量。 FE探讨预测因子和结果变量之间的关系(、个人、公司等)，每个实体都有自己的特点是否会影响预测变量(例如，是男性还是女性?能够影响对某一问题的看法;或者一个特定的体系可以对贸易或GDP产生一些影响;或公司的商业惯例可能影响其股价)。

当使用FE时，我们设个人内部的某些东西可能会影响预测或结果变量，我们需要控制这些。这就是背后的基本原理：实体误项与预测变量之间的相关性设。FE模型去掉这些时不变特性的影响，这样我们就可以评估结果变量上的预测因子。 FE模型的另一个重要设是这些time-invariant特征是的个体，不应该与其他个体相关特征。每个实体是不同的，因此实体的误项和常数(捕捉个体特征)不应该与其他特征相关联。如果误项是相关的，那么FE是不合适的，因为推论可能是不正确的，你需要建立这种关系的模型(可能使用随机效应)，需要使用豪斯曼检验，

xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year,fe 双向固定效应，既可以控制年度效应，又可以用固定效应消除部分内生性

xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year V法 就是虚拟变量小二乘回归

另外，建议用聚类稳健标准,这是解决异方的良

xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year,fe vce(cluster.个体变量)

楼主自己看着做决定吧，我建议使用xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year,fe vce(cluster.个体变量)，如果不需要估计非时变变量的影响。

面板数据分析与Stata应用笔记整理自慕课上浙江大学方红生的面板数据分析与Stata应用课程，笔记中部分来自课程截图

一、面板数据的定义

一个T=3的面板数据结构如下所示

二、面板数据的分类

a.短面板数据与长面板数据

b.动态面板数据和静态面板数据

c.平衡面板和非平衡面板

（1）短面板数据与长面板数据

当截面数n大于T时，即为短面板数据;

当截面数n小于T时，即为长面板数据.

如果解释变量包含别解释变量的滞后值，则为动态面板数据，反之则为静态面板.

（3）平衡面板和非平衡面板

当每个个体在相同的时间内都有观察值记录，即为平衡面板，反之则为非平衡面板。

三、面板数据的优缺点

（1）可以处理由不可观察的个体异质性所导致的内生性问题。

（2）提供更多个体动态行为的信息。

（3）样本量较大，可以提高估计的度。

2、面板数据的不足之处

（1）大多数面板数据分析技术都针对的是短面板。

四、面板数据模型

面板数据模型分为非观测效应模型和混合回归模型两类。存在不可观测的个体效应模型即为非观测效应模型，反之则为混合回归模型。

（1）非观测效应模型

a.固定效应模型

b.随机效应模型

其中，

与某个解释变量相关，就是固定效应模型

与所有解释变量不相关，则为随机效应模型

固定效应模型又分为：单向固定效应模型与双向固定效应模型

IV和GMM相关估计步骤，内生性、异方性等检验方法单向固定效应模型：只考虑个体效应不考虑时间效应；

，即不存在个体效应，则为混合回归模型，即

对固定效应模型的估计有两种方法：

固定效应变换（组内变换）与V（小二乘虚拟变量法）

a.固定效应变换（组内变换

优点：即使个体效应与解释变量相关也可以得到一致估计；

缺点：无法估计不随时间而变的变量的影响

(1) xtreg tfp size klr age i.year, fe vce(cluster firmid) - 这里的fe声明采用固定效应估计，其估计过程可以写为reg tfp size klr age i.year i.firmid，两者的异在于计算的se会有些许不同，且xtreg报告了R2-within等。一般企业数量会很多，因而直接用reg加入的企业虚拟变量会很多，计算速度降低。

(2)与

xtreg tfp size klr age yeardummy, fe vce(cluster firmid)

的异仅在是否需要生成年份虚拟变量，保存在变量中。直接生成虚拟变量会使得数据占内存的使用量增加，当表示固定效应的变量非常多时，可能产生内存不够用的情况

(3)reghdfe可以同时加入多个固定效应，当需要加入的固定效应组数较多时，该命令。

xtreg ar invar1 iar2,re/随机效应/

hauan fe re /豪斯曼检验/

面板数据模型为什么要判断随机效应还是固定效应

3、面板数据模型，例如固定效应模型和随机效应模型，可以用来研究旅游业在不同地区、不同时间段的发展情况，并分析影响旅游业发展的因素，如政策、经济、文化等。

所谓的固定、随机、混合，主要是针对分组变量而言的。固定效应模型，表示你打算比较的就是你现在选中的这几组。例如，我想比较3种物的疗效否则就会导致采集出来的数据不平衡,出现参数错误的情况。因此在使用logit模型采集数据时,必须搭配相应的平衡面板。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,故也被称为面板数据模型。它可以用于分析各样本在时间序列上组成的数据的特征,它能够综合利用样本信息,通过模型中的参数,既可以分析个体之间的异情况,又可以描述个体的动态变化特征。，我的目的就是为了比较这三种的别，不想往外推广。这三种不是从很多种中抽样出来的，不想推广到其他的物，结论仅限于这三种。“固定”的含义正在于此，这三种是固定的，不是随机选择的。随机效应模型，表示你打算比较的不仅是你的设计中的这几组，而是想通过对这几组的比较，推广到他们所能代表的总体中去。例如，你想知道是否大学的就业率高于普通大学，你选择了北大、清华、工商大学、科技大学4所学校进行比较，你的目的不是为了比较这4所学校之间的就业率异，而是为了说明他们所代表的和普通大学之间的异。你的结论不会仅限于这4所大学，而是要推广到和普通这样的一个更广泛的范围。“随机”的含义就在于此，这4所学校是从和普通大学中随机挑选出来的。

1、固定效应模型的估计

x对y有影响,y对x有影响用什么模型

P.S. 改变数据结构的两xtset num ye动态面板估计的命令很多，我都用外加xtbond2，也有命令。ar/确定面板时间/个常用命令 reshape 和 gather

面板数据模型为什么不考虑多重共线性

(2) 先采用 xtdata 命令去除个体效果，再采用 xtgls 命令进行估计

多重共线性,Multi-collinearity,是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。 多重共线性产生的原因主要有3方面： 1. 经济变量相关的共同趋势 2.滞后变量的引入 3.样本资料的限制 多重共线性的影响有: 1.完全共线性下参数估计量不存在 2.近似共线性下OLS估计量非有效. 多重共线性使参数估计值的方增大,1/(1-r2)为方膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF) 3.参数估计量经济含义不合理 4.变量的显著性检验失去意义，可能将重要的解释变量排除在模型之外 5.模型的预测功能失效, 变大的方容易使区间预测的“区间”变大，使预测失去意义. 需要注意：即使出现较高程度的多重共线性,OLS估计量仍具有线性性等良好的统计性质.但是OLS法在统计推断上无法给出真正有用的信息. 多重共线性的解决方法有: 1.排除引起共线性的变量, 找出引起多重共线性的解释变量,将它排除出去,以逐步回归法得到广泛的应用. 2.分法, 时间序列数据,线性模型: 将原模型变换为分模型3.减小参数估计量的方: 岭回归法（Ridge Regression）

双向固定效应模型：同时考虑个体效应和时间效应（2）混合回归模型，即

面板空间计量模型分类

reghdfe tfp size klr age , a(firmid year) vce(cluster firmid) 其异点是reghdfe计算时默认删除仅出现单期的样本，可以通过加入keepsingletons选项保留单期样本，估计结果中直接给出的R2并非R2-within，但reghdfe提供了相应的e(r2_within)结果可供调用。

空间计量模型的发展经历了三个阶段/根据检验结果，选择合适的方法/

面板数据(panel data或longitudinaldata)，指的是在一段时间内跟踪同一组个体(individual)的数据。它既有横截面的维度(n个个体)，又有时间维度(T个时期)。是同时在时间和截面上取得的二维数据，又称时间序列与截面混合数据（polled timeseries and cross section data）。

近年来国内期刊中越来越多地采用面数据空间计量模型。

空间计量模型涉及3种不同的空间交互效应：

空间面板模型是在传统的面板模型上扩展得到的，纳入了截面维度的空间交互效应，形成静态空间面板模型；进一步地，继续加入时间维度的动态变化项，即时间滞后项，此时就有了动态空间面板数据模型。

传统的面板数据模型

面板数据模型，是先进行hauan检验还是F检验

变量内生性和工具变量知识汇总

如何比较时点固定效应模型和个体固定效应模型,我知道hauan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,不知道能否用它来比较时点固定效应模型和随机效应模型的优劣（2）动态面板数据和静态面板数据吗? 还有,如果检验结果显示使用固定效应模型,但到底如何在个体固定。

面板数据类型通常分为三类，分别为：

面板logit模型是不是一定要平衡面板

短面板处理面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据，因此其存在截面数据没有的优势，在用stata进行是不可观测的个体效应。面板数据的估计时，一般选择xtreg命令进行拟合。本节主要论述短面板的stata实现，即时间维度T相对于截面数n较小的数据。在那种情况下，由于T较小，每个个体的信息较少，故无从讨论扰动项是否存在自相关，我们一般设其同分布。面板数据维度的确定在面板数据进行模型估计前，要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata不能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。设置面板数据维度的基本命令为：xtsetpanelvartimvar[,tsoptions]其中panelvar代表截面数据变量，timvar代表时间序列变量。选取某一面板数据进行维度设定：xtsetfcodeyear

面板logit模型一定要平(1) 固定效应检验衡面板。