截面数据和面板数据 重复截面数据和面板数据

面板数据截面相关怎么办

1. 这大致是一个简单之问题，你需要先对每一个档 resh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：ape 成 long 格式，然后利用 merge 1:1 去合并。

截面之间的相关性可能是因为你的数据是Cluster的。如果真是这种情况，分析在什么层面cluster的，然后加虚拟变量试试，再使用一下Cluster的standard error！

截面数据和面板数据 重复截面数据和面板数据

截面数据和面板数据 重复截面数据和面板数据

截面数据是什么

点确定，然后点object时间序列太少可以用面板数据模型。--new object--pool

如河北省从00年到07年的数据就是一组时间序列数据

两者综合叫面板数据

00年到07年各省的数据综合在一起就叫面板数据

用EVIEWS怎样建立面板数据啊？是不是有两种，一种是偏重与分析横截面数据的，一种偏重于时间序列分析？

首先2. 你若要问程序，永远附上资料；若要附上资料，永远用 dataex 印出资料；先 ssc install dataex (并见说明)，将原始 Stata 资料中具有”代表性”的一部分资料列出，以供有意回答者实验之用，并能提供具体作指令。建个新的——file-new-workfile--balanced panel，

然后在空白处填上你要表达的截面内容，注意跟你要导入的文然后，输入起止年份，确定。件里的一样，是英文的。

然后是点的sheet,在里面填上研究的方面，数据利用什么，这就填什么，一个完了后加个问号，比如，研究a内容和b内容，那么填a？ b？注意之间有空格。然后OK。

点proc--import pool data 。找到你的数据就行了。

什么是面版数据

、“时间序列—横截面数据”（TS-CS数据）、“面板数据”、“平行数据”、“合成数据”、综列数据

下面与之相对的是时间序列数据网页有详细介绍

面板数据什么意思

步，建立一个panel文件，步骤：

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，那么面板数据什么意思？但Eiews软件更专业。

1、 面板数据，即Panel Data，也叫“平行数据”。

2、 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。

3、 或者说他是一个mn的数据矩阵，记载的是n个时间上，m个对象的某一数据指标。

关于面板数据什么意思的内容就介绍到这了。

如何将多个截面数据合并追加为面板数据

把时间,还有研究内其中，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）。容的个数填上，其他的空下，

论文里面几年的观测值是面板还是截面

面板数据可以解决截面数据的部分问题，比如内生性问题，但是由于反向因果等原因的存在，面板数据同样也存在内生性问题，无法解决。

面板数据（Panel Data）是每一时期的观测截面都相同，而合并数据（Pooled Data）是“平行数据”的译法见于李子奈、叶阿忠主编的《高等计量经济学》（清华大学出版社），无论从英文字面，还是数据本身的特点去考虑，显然都不如上面的两种译法。不同截面的不同时期观测。

高级计量经济学 16：短面板(上) (修正1)

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：

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！

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：

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。

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。

用 则可以得到原模型的 离形式 ：

如果是全国32个省（市）2002-2008年的旅游收入、旅店饭店数，旅行社数，从业人员。这样是面板数据。有32个截面有2002-2008年时间维度。这才是面板数据。定义：

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。

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 最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。

考虑固定效应模型，可以对个体效应模型 进行分处理：

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：

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。

面板数据为什么要做单位根检验？为什么是对每个变量做检验，这样能得到什么？

那么 就变成了：

因为在面板数据和序列数据中，如果存在单位根，会产生伪回归等后果，所以必须对每个变量进行单位根检验，这样能够保证每个变量的平稳性，平稳变量回归才是有效的。

确定，就可以了，如下图：

按照正规程序，面板数据虽然减轻了数据的非平稳性，使得变量的相关性降低，但是各变量还是有趋势、截距问题，可能还是非平稳数据，存在单位根，所以面板数据模型在回归前需检验每个变量是否存在单位根。

扩展资料：

1、存在单位根的后果：自回归系数估计量不服从渐进正态分布，t检验失效；两个相互的单位根可能出现伪相关或者伪回归

2、经济数据中很容易出现单位根：一般经济变量像GDP、消费指数等等，都是存在时间趋势，所以一般在建模前都需要做单位根检验，消除不平稳，保证模型有效。

3、单位根检验的一般方法：ADF检验，全称是 Augmented Dickey-Fuller test，顾名思义，ADF是 Dickey-Fuller检验的增广形式。DF检验只能应用于一阶情况，当序列存在高阶的滞后相关时，可以使用ADF检验，所以说ADF是对DF检验的扩展。ADF检验的原理就是判断序列是否存在单位根：如果序列平稳，就不存在单位根；否则，就会存在单位根。所以，ADF检验的 H0 设就是存在单位根，如果得到的显著性检验统计量小于三个置信度（10%，5%，1%），则对应有（90%，95，99%）的把握来拒绝原设。

参考资料来源：

因为面板数据虽然减轻了数据的非平稳，使得变量的相关性降低，但是各变量还是有趋势、截距问题，可能还是非平稳数据，存在单位根。这样回归会造成伪回归。

是检验每个变量的趋势，或是走势，但是是对每个变量做单位根检验。一般经济变量如GDP cpi等等吧，都是存在时间趋势，或是有截距项的。都是要做单位根检验。

使用eviews里的pool，或者stata各版本 都能得到的！

spss 面板数据

时间序列数据或截面数据都是一维数据。时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在固定时点的一组数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。

我不知道SPSS不是。是否可以分析面板数据，

固定效应模型和随机效应模型是面板数据分析的两种类型，取决于你模型的设定，具体可以参考易丹辉《数据分析与Eviews应用》。

既有时间序列特征又有截面特征的数据,一定是面板数据?

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：

当然是时间序列数据，你直接把时间t截面数据就是同一时间点上各个主体的数据，比如2007年各省的GDP数据放在一起就是一组截面数据作为一个变量就是了，表示为1,2,3……（或者直接在eviews里面有trend（初始时间前一期）。如果散点图是分阶段的，就在转折点处设置虚拟变量，楼主所言面板数据所从何来？