面板数据模型(面板数据模型的优点)

面板数据回归模型基本操作流程 1单位根检验，用unitroot命令 2豪斯曼检验，用hausman命令 3回归操作，用xtreg命令；很简单，用EVIEWS先对回归方程做混合模型求解，在结果中有一项Sum squared resid在结果的下面，R平方值的旁边，这个就是残差平方和，这个值就是S3然后在用变截距模型求解，得出S3，最后是变系数模型，得出S1有了这三。

面板数据平滑转移回归模型区制的意思是归类型，平滑回归，以非参数的方式获得平滑的拟合曲线由于平滑曲线的走势可能规律性不明显或波动性较大，因此平滑回归模型很少直接用于预测响应变量值或者解释自变量的效应，更多目的在于探寻；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差异情况，又可以描述个体的。

说明，其中xt表示面板数据的命令，因此，在stata中输入help xt可以学习面板数据描述估计等命令 选取某一数据进行拟合 xtreg lscrap d88 d89 grant grant_1，fe 结果显示如下 其中，1表示组内组间；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。

所谓动态面板数据模型，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差组成部分中的个体效应相关，从而造成估计的内生性计量经济学的基础是一；面板数据模型的基本形式为yit=fx1it，x2it，#8943，xkit+uit ，混合回归模型的基本形式yit=α+β1x1it+β2x2it+#8943+βkxkit+εit yit=α+β1x1it+β2x2it+#8943+βkxkit+εit i=1，2，#。

面板数据模型公式

1、面板数据固定效应模型不能使用的原因如下，是否使用固定效应主要看error term里是否存在和你的自变量相关的，不随时间变化的variables换句话说，理论上来讲，当虽然存在不随时间变化的variables，但是与你的自变量不相关时，pool。

2、时间序列太少可以用面板数据模型可以，但不能所有的解释变量都是时间序列，面板数据是时间序列数据与截面数据的结合，凡是关于时间序列数据必须通过单位根检验数据平稳性，这是计量的前提面板数据可以解决截面数据的部分问题。

3、面板数据模型F检验是用差分序列比较时点固定效应模型和个体固定效应模型，hausman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，DF检验随机游走序列Xt=Xt1+μt是非平稳的，其中μt是白噪声而该序列可看成是。

4、我们把这种以群为个体而构造的人工面板数据为伪面板数据PseudoPanelData2轮换面板模型同一个个体可能不愿被一次又一次的被回访，为了保持调查中个体数目相同，在第二期调查中退出的部分个体，被相同数目的新的个体所替。

5、长面板数据模型常用的估计长面板数据模型的Stata命令有三个xtpcsextgls和xtsccxtgls命令，基本命令格式xtglsdepvarindepvars，options如果对误差项的处理正确，那么xtgls比xtpcse估计效果更好模型通过主观意识借助实体。

6、1模型性能方面多层统计模型在参数估计误差和方差处理多个响应变量和非线性多层统计模型等方面所具有的优势及改进等方面2重要程度方面多层统计模型是分析和处理具有层结构数据的有力工具，其也是目前国际统计学研究。

面板数据模型的优点

1、要做两次两个自变量对因变量有显著影响，所以要做两次模型分析面板数据是指在一段时间内跟踪同一组个人的数据，也称为时间序列和横截面混合数据面板模型是针对面板数据进行分析，面板数据是一种特殊的数据格式。

2、1个体效应Individual Effects面板数据模型可以捕捉到个体间的固定效应，即个体特定的影响因素通过控制个体固定效应，我们可以更准确地估计其他自变量对因变量的影响2时间效应Time Effects面板数据模型还可以捕捉。

3、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差组成部分中的个体效应相关，从而造成估计的内生性相对于只具有一个时点的。