动态面板和静态面板的区别_动态面板数据和静态面板数据

什么是动态面板数据

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组成部分中的个体效应相关，从而造成估计的内生性。

动态面板和静态面板的区别_动态面板数据和静态面板数据

动态面板和静态面板的区别_动态面板数据和静态面板数据

动态面板和静态面板的区别_动态面板数据和静态面板数据

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。

什么是动态面板什么是内联框架简要分析下动态面板和内联框架在实

动态面板是滚动条设置从不滚动在预览界面隐藏滚动条，内联框架是html中的一种网页结构。根据查询相关息，内联框架作用是文档中的文档或者浮动的框架。动态面板主要用于APP的产品原型，用来实现面板被拖动时产生的一些效果。

经济学数据分析方法有哪些

面板数据、离散选择模型和受限因变量模型、静态面板数据、动态面板数据。

经济学数据分析方法主要有以下几种：首先是面板数据，将这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上的；其次是离散选择模型和受限因变量模型，当因变量是定型的时候或取值范围受限，就使用这种方法；然后是静态面板数据，用其建立的模型通常有混合模型、固定效应模型、随机效应模型；是动态面板数据，在模型中添加动态因素。

经济学起源希腊亚里士多德为代表的早期经济学，经过等人的发展衍生出来，目前受到越来越多人的关注。

计量经济里的动态面板模型的主要思想是什么啊？

面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。从横截面上看，面板数据是由若干个体在某一时刻构成的观测值；从纵向看，面板数据是一个时间序列。

动态面板模型主要思想应该是，对模型做各种限制性设，使其成为不同类型的面板数据模型，通过设检验找出数据较为合适的模型，来解释和分析数据。

面板数据模型分类：

一、混合模型

二、不变截距变系数模型

三、变截距不变系数模型

（一）不变系数固定效应模型

1.个体固定效应模型

2.时点固定效应模型

3.个体时点固定效应模型

（二）不变系数随机效应模型

四、变截距变系数模型

（一）确定系数模型

（二）随机系数模型

高级计量经济学 16：短面板(上) (修正1)

在读 的时候，发现自己对短面板的框架逻辑有不全面的地方，在这里对各位读者说声对不起！

这是船新的版本，我将自己的理解融入其中，笔记顺序与教材不同。

毕竟我也是现学现卖，敬请谅解！

此文内容为《高级计量经济学及STATA应用》的笔记，陈强老师著，高等教育出版社出版。

我只将个人会用到的知识作了笔记，并对教材较难理解的部分做了进一步阐述。为了更易于理解，我还对教材上的一些部分（ 包括证明和正文 ）做了修改。

目录

面板数据 （ panel data ），也译为 平行数据 （ longitudinal data ），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（ 个个体 ），又有时间维度（ 个时期 ）。

通常的面板数据 较小，而 较大，在使用大样本理论时让 。这种面板数据被称为 短面板 （ short panel ）。反之，如果 较大而 较小，则被称为 长面板 （ long panel ）。

如果在面板数据中，每个时期的样本中的个体完全一样，则称为 平衡面板数据 （ balanced panel ）；反之，则称为 非平衡面板数据

在面板 模型 中，如果解释变量包含被解释变量的滞后值，则称为 动态面板 （ dynamic panel ）；反之，称为 静态面板 （ static panel ）

(1) 面板数据的优点

(2) 截面数据的缺点

当然，截面数据也会带来一些问题：

估计面板数据的 一个极端策略 是将其看成横截面数据而进行 混合回归 （ pooled regression ），即要求样本中每个个体都拥有完全相同的回归方程（ 在 15.3 讨论 ）。 另一个极端策略 是为每个个体估计一个单独的回归方程。

前者忽略了个体间不可观测或被遗漏的异质性，而该异质性可能与解释变量相关而导致估计不一致；后者则忽略了个体间的共性，也可能没有足够的的样本容量。

因此，在实践中常常采用折衷的估计策略：即定个体的回归方程拥有 相同的斜率 ，但可以拥有 不同的截距 ，以此来捕捉异质性，如 图 15.1 所示：

这种模型被称为 个体效应模型 （ individual-specific effects model ），其模型形式为：

其中， 为不随时间而变（ time invariant ）的个体特征（ 即 ），比如性别；而 则可以随个体及时间而变（ time-varying ）。扰动项由 两部分构成，成为 复合扰动项 （ comite erroe term ），而方程 也称为 复合扰动项模型 （ error compoents model ）。

较早的文献有时将 视为 常数 ，但这也只是随机变量的特例，即退化的随机变量；而 为随个体与时间而改变的扰动项。

我们主要关注 ，这是因为“个体效应模型”的 个体特征 来源于 。 在 几何上 代表个体异质性的截距；在 统计上 则代表一个扰动项：

在短面板，我们设 为同分布（长面板可以放松此定），且与 不相关。另外，

显然，与截面数据相比，面板数据提供了更为丰富的模型与估计方法。

如果所有个体都拥有完全一样的回归方程，也就是说每个个体 连截距项都相同 ，那么方程 的 就都相等。我们记 为截距，即 ，那么方程 就可以写成：

其中， 不包含常数项。这样，就可以把所有的数据放在一起，像对待横截面数据那样进行 OLS 回归，故被称为 混合回归 （ polled regression ）。混合回归可以被称为 总体平均估计量 （ Population-eraged estimator, PA），因为可以把它理解为 将个体效应都平均掉了 。

由于面板数据的特点，虽然通常可以设不同个体之间的扰动项相互，但同一个体在不同时间的扰动项之间往往存在自相关。此时，对标准误的估计应该使用 聚类稳健的标准误 （ cluster-robust standard error ），而所谓聚类（ cluster ），就是由每个个体不同时期的所有观测值所组成。同一聚类（个体）的观测值允许存在相关性，而不同聚类（个体）的观测值则不相关。

混合回归的基本设是 不存在个体效应 。 对于这个设必须进行统计检验 。由于个体效应以两种不同的形态存在：固定效应、随机效应，故在下面会分别介绍其检验方法。

固定效应模型是指 与某个解释变量 或 相关的个体效应模型。换句话说，由于存在一些遗漏变量，使得 与解释变量产生内生性。所以，固定效应模型求解的关键就是 如何排除内生性的干扰 ！

总的来看， 与某个解释变量 或 相关分成两种情况：

我们下面来探讨如何对两种固定效应模型进行处理。

如果 与某个解释变量 或 相关，那么此个体效应模型就变成了 固定效应模型 。这种情况下， OLS估计是不一致的 。为了得到一致的 估计量，解决的方法是将模型转换，并将 消去。

给定个体 ，将方程 两边对时间取平均，可得：

用 则可以得到原模型的 离形式 ：

定义：

那么 就变成了：

在公式 中， 已经被消去，故只要 与 不相关，就可以使用 OLS 一致地估计 ，称为 固定效应估计量 （ Fixed Effects Estimator ），记为 。由于 使用了每个个体的组内离信息，故也被称为 组内估计量 （ within estimator ）。即使个体特征 与解释变量 相关，只要使用组内估计量，就可以得到一致估计，这是面板数据的一大优势。

然而，在作离变换的过程中， 也被消掉了，于是无法估计 。也就是说固定效应模型无法估计不随时间而变的变量的影响，这是 FE 的一大缺点。另外，为了保证 与 不相关，则要求第 个观测值满足严格外生性，即：

这是因为 中包含了 的所有信息。换言之，扰动项必须与各期的解释变量均不相关，这是一个比较强的定。

如果在原方程中引入 个虚拟变量（如果没有截距，则引入 个虚拟变量）来代表不同的个体，则可以得到与上述离模型同样的结果，即：

其中，个体虚拟变量 如果 ；否则 。可以用 OLS 估计此方程，而且我们可以证明， V 法与组内估计量 FE 完全一样。因此，FE 也被称为 小二乘虚拟变量模型 （ Least Square Dummy Variable Model, V）

不过，如果作完 V 后发现某些个体的虚拟变量不显著将其删去，那么 V 的结果就不会与 FE 相同。使用 V 的好处是可以得到对个体异质性 的估计（模型中的 ），但如果 很大，则需要在回归方程中加入很多虚拟变量，可能超出一些计量软件的解释变量数量。

V 法深受不少研究者的喜爱，因为它作简便，可解释性也强。

考虑固定效应模型，可以对个体效应模型 进行分处理：

于是，把两个方程相减，就可以得到一阶分方程，从而消除个体效应：

对此分模型使用 OLS 估计即得到 一阶分估计量 （ First Differencing Estimator ），记为 。由于 不再出现在分方程中，只要扰动项的一阶分 与解释变量的一阶分 不相关，则 就是一致的，这比 的严格外生性要求更弱，是 的优点。

不过，可以证明，在 下， 比 更。因此，在实践上，主要使用 而不是 。但对于动态面板，严格外生性无法满足，则主要用 。

上面的个体固定效应解决了不随时间而变但随个体而变（time invariant）的遗漏变量问题。

类似地，引入时间固定效应，则可解决不随个体而变但随时间而变（individual invariant）的遗漏变量问题。

设模型为：

其中， 不可观测，定义 ，则上式可以写成：

在上式，可将 视为第 期的截距项，并将其解释为 第 期 对被解释变量 的效应。于是，这些 称为 时间固定效应 （time fixed effects）。

显然，这个模型可以用 V 法来估计，即对每时期定义一个虚拟变量，然后把 个时间虚拟变量包括在回归方程中，比如：

其中，时间虚拟变量 如果 否则 。对于上面的式子，既考虑了个体固定效应（ 的 ）、又考虑了时间固定效应（ 的 ），所以称为 双向固定效应 （Two-way FE）。相应的，如果仅考虑个体固定效应（如15.4.1 的模型）则称为 单向固定效应 （One-way FE）。

有些情况，为了节省参数，可以引入时间趋势项，以代替 个时间虚拟变量：

显然，这个式子隐含着一个较强的定：每个时期的时间效应应该增长， 随时间 是均匀增长的。

如果此定不大可能成立，那么就应该使用 a. 的时间虚拟变量法；该方法可以估计每一期的时间固定效应，也可以用于判断每期的时间效应是否大致相等。

面板模型引入固定时间效应stata怎么作

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

stata中处理面板数据如何选择模型

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。

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)

xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year ，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

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）。

一个T=3的面板数据结构如下所示

二、面板数据的分类

面板数据类型通常分为三类，分别为：

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.

（2）动态面板数据和静态面板数据

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、面板数据的优点

（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。

（2）寻找面板数据结构工具变量不是很容易。

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，

是不可观测的个体效应。

如果

与某个解释变量相关，就是固定效应模型

如果

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

单向固定效应模型：只考虑个体效应不考虑时间效应；

双向固定效应模型：同时考虑个体效应和时间效应，即

（2）混合回归模型

如果

，即不存在个体效应，则为混合回归模型，即

五、面板数据模型的估计

1、固定效应模型的估计

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

固定效应变换的优缺点

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

双向固定效应模型现在有许多命令可以实现：

(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

tab year, g(year)

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。

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。

xtset num year/确定面板时间/

xtreg ar invar1 iar2,fe/固定效应/

est store fe/保存结果/

xtreg ar invar1 iar2,re/随机效应/

est store re/保存结果/

hauan fe re /豪斯曼检验/

/根据检验结果，选择合适的方法/

为什么要用动态面板模型

动态面板模型更能够反映数据的动态性。相比于静态面板模型，动态面板模型考虑了时间的影响，更能够反映数据的动态性。动态面板模型是一种时间序列数据分析方法，用于研究变量随时间的变化趋势和变化率。