面板数据的计量经济分析计量经济学：合并数据和面板数据的区别

面板数据模型及其在经济分析中的应用的目录

第1节 面板数据发展历程 一、面板数据分类 二、面板模型的优势和不足 第2节 面板数据在社会科学中的应用 第1节 遗漏变量问题 一、遗漏变量 二、个体效应模型 第2节 随机和固定效应模型 一、基本概念 二、等相关模型 三、固定效应还是随机效应模型 四、严格外生假定 第3节 各类面板估计量 一、混合回归估计量 二、组间估计量 三、组内估计量或固定效应估计量 四、一次差分估计量 五、随机效应估计量——可行广义最小二乘法 六、双因子效应模型 第4节 面板模型的稳健标准差 一、面板稳健标准差 二、面板自助标准差 第5节 各类检验 一、混合回归模型对随机效应模型 二、混合回归模型对固定效应模型 三、随机效应对固定效应：豪斯曼检验 四、各种自相关检验 五、群组间的异方差 第6节 非平衡面板数据 第7节 预测 第8节 统计量的特征比较 第9节 软件命令和应用实例 一、面板模型的软件命令 二、应用实例 第1节 工具变量法和广义矩估计 一、工具变量法 二、二步法工具变量回归 三、广义矩估计 四、各种检验 第2节 工具变量的选取 一、同期外生假定 二、弱外生假定 三、强外生假定 四、过多的工具变量 五、相关的软件命令 六、应用实例 第3节 严格外生性条件的违反和初始条件 一、基本假定 二、最简单的动态模型 三、各种检验 第4节 动态面板模型的带虚拟变量固定效应估计 一、动态模型 二、软件命令 第5节 面板模型工具变量法和广义矩估计 一、基本模型 二、一阶差分估计 三、广义矩估计 四、各种检验 第6节 动态面板数据的蒙特卡罗分析 一、模型设定 二、软件命令 第7节 极大似然估计 第8节 进一步讨论 第9节 二次差分估计量 一、一次差分 二、二次差分 第10节 应用实例 一、生产函数估计 二、增长的收敛性验证 三、就业方程估计 四、卢卡斯理性预期模型的广义矩估计 第11节 软件命令操作 一、差分方程估计的软件命令 二、系统广义矩估计 三、各种命令对比分析 第1节 面板数据单位根检验方法 一、数据生成过程 二、莱文-林检验 三、伊姆-皮萨然-申检验 四、哈德里检验 第2节 面板协整检验 一、考检验 二、基于残差的拉格朗日乘数检验 三、佩德罗尼检验 四、似然比检验 第3节 面板的误差修正模型 一、误差修正检验 二、面板检验统计量 三、误差修正检验统计量的渐近分布 四、存在截面相关时的检验统计量 第4节 应用实例 一、面板单位根检验 二、面板协整检验和误差修正模型 第5节 软件命令 第1节 二元选择模型 第2节 静态面板离散选择模型 一、二元选择模型 二、固定效应的逻辑模型 三、随机效应的概率单位模型 四、面板随机效应托比模型 第3节 动态面板离散选择模型 第4节 选择性样本和面板数据磨损问题 一、选择性样本 二、赫克曼二步估计的概率单位模型 三、样本选择和面板模型 第5节 应用实例 第1节 介绍 第2节 随横截面个体而变化的系数 一、固定系数模型 二、随机系数模型 第3节 系数随着时间和横截面单位同时发生变化 一、固定系数模型 二、随机系数模型 第4节 软件命令和应用实例 一、命令介绍 二、投资需求函数 第1节 随机前沿生产函数 一、随机前沿生产函数和技术效率 二、复合残差项的分布 第2节 异方差情形下的效率估计 一、随机扰动项具有异方差 二、无效率项具有异方差 三、随机扰动项和无效率项都具有异方差 第3节 面板数据的随机前沿生产函数 一、基本模型 二、随时间变化的技术无效率项 三、进一步讨论 四、非单调生产效率模型 第4节 软件命令和应用实例 一、命令介绍 二、中国生产效率估计(1978-2003年) 第1节 Stata简介和网上资源 一、软件简介 二、网络资源 三、使用界面 第2节 软件的基本操作 一、数据管理 二、命令的格式与基本命令 第3节 基本的回归分析 一、回归命令 二、预测的语法格式 三、回归诊断 四、应用实例 第4节 简单的编程 参考文献 英文一中文人名索引 后记

什么叫面板数据分析

面板数据，即Panel Data，也叫“平行数据”，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。

或者说他是一个m*n的数据矩阵，记载的是n个时间节点上，m个对象的某一数据指标。

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,所以把panel data译作“面板数据”。

但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭示这类数据的本质上的特点。

也有译作“平行数据”或“TS-CS数据（Time Series - Cross Section）”。

1如 城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。

这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。

如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。

这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。

2如 2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为： 北京市分别为8、9、10、11、12； 上海市分别为9、10、11、12、13； 天津市分别为5、6、7、8、9； 重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。

这就是面板数据。

面板数据是按照英文的直译，也有人将Panel data翻译成综列数据、平行数据等。

由于国内没有统一的说法，因此直接使用Panel data这种英文说法应该更准确一些。

说面板数据也是比较通用的，但是面板数据并不能从名称上反映出该种数据的实际意义，故很多研究者不愿使用。

面板数据分析方法是最近几十年来发展起来的新的统计方法，面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。

面板数据的单位根检验的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC检验方法[5]。

Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS检验[6] , Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP检验[7]等。

面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni[8] (1999，2004)和Kao[9](1999)提出的检验方法，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残差统计量进行检验。

Luciano(2003)中运用Monte Carlo模拟[10]对协整检验的几种方法进行比较，说明在T较小（大）时，Kao检验比Pedroni检验更高（低）的功效。

1.指标选取和数据来源 经济增长：本文使用地区生产总值 ，以1999年为基期，根据各地区生产总值指数折算成实际 ，单位：亿元。

能源消费：考虑到近年来我国能源消费总量中，煤炭和石油供需存在着明显低估，而电力消费数据相当准确。

因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系（林伯强，2003）。

所以本文使用各地区电力消费量 作为能源消费量，单位：亿千瓦小时。

环境污染：污染物以气休、液体、固体形态存在，本文选取工业废水排放量作为环境污染的量化指标，单位：万吨。

本文采用1999-2006年全国30个省（直辖市，自治区）的地区生产总值 、电力消费量 和工业废水排放量 的数据构建面板数据集。

30个省（直辖市，自治区）包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆，由于西藏数据不全故不包括在内。

数据来源于《中国统计年鉴2000-2007》。

为了消除变量间可能存在的异方差，本文先对地区生产总值 、地区电力消费量和工业废水排放量进行自然对数变换。

求计量经济学面板数据？

操作过程：截面数据：Object/NewObject，并从该菜单中选择Equation选项。

在出现的EquationSpecification对话框输入方程。

面板数据：打开eviews，打开一个workfile，点击balancedpanel，进入面板数据框，输完数据之后，在proc估计模型的时候，在方法选项里选择tobit即可。

在计量经济学中的状态变量和控制变量是怎么回事？尤其是对于面板数据而言，及在eviews中怎么设置?谢谢

我不是什么高手,可能还没楼主高,状态变量我的理解是时间t,控制变量我的理解是对你的研究没用但还对被解释变量贡献很大的变量.对于面板数据我还停留在理论阶段,我们都是谁用到了去问问会用的,我同学倒是用过,我的研究还没接触到Panel Data所以不敢妄加揣度,我只是和你探讨一下,我也很想知道准确答案~

计量经济学：合并数据和面板数据的区别

一、数据特点不同 1、面板数据是将“截面数据”和“时间序列数据”综合起来的一种数据类型。

具有“横截面”和“时间序列”两个维度，当这类数据按两个维度进行排列时，数据都排在一个平面上，与排在一条线上的一维数据有着明显的不同，整个表格像是一个面板。

2、合并数据是把在不同数据源的数据收集、整理、清洗，转换后加载到一个新的数据源。

二、数据含义不同 1、面板数据是截面上个体在不同时间点的重复测量数据。

2、合并数据是数据收集、整理的一个过程数据。

三、数据分析方法不同 1、面板数据在分析时,多用面板数据模型，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，又可以描述个体的动态变化特征。

2、合并数据是数据整理、整合成统一格式的过程，以便为下一步分析做基础，分析方法可以根据数据的特点进行。

参考资料： 百度百科——面板数据 百度百科——合并数据（数据整合）