面板数据的计量经济分析计量经济里的动态面板模型的主要思想是什么啊？

如何将excel中08-10年三年数据整理成面板数据已导入stata中进行分析

先用stata导入你的excel,然后存为一个stata数据文件。

然后可将你的虚拟变量合并到你的面板数据中。

建议将面板数据先转换成长型数据，合并时方便操作。

当然这要看你的虚拟变量具体是怎么设置的而定。

计量经济学面板logit的固定效应怎么做

如果要弄清楚原理，可以看格林或平狄克的计量经济学，上面有比较详细的讲解。

另外，向你一本不错的书：王济川、郭志刚，Logistic回归模型——方法与应用，北京：高等教育，2001。

浏览一下这三本书的相关内容，你基本上可以弄清楚概率估计模型，至于网上有没有电子版的书我就不太清楚了。

这里，我可以先简单的回答你这个问题。

首先，通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用，来指同一个模型，唯一的区别是形式有所不同：logistic回归是直接估计概率，而logit模型对概率做了Logit转换。

不过，SPSS好像将以分类自变量构成的模型称为Logit模型，而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为Logistic回归模型。

至于是二元还是多元，关键是看因变量类别的多少，多元是二元的扩展。

其次，当因变量是名义变量时，Logit和Probit没有本质的区别，一般情况下可以换用。

区别在于采用的分布函数不同，前者假设随机变量服从逻辑概率分布，而后者假设随机变量服从正态分布。

其实，这两种分布函数的公式很相似，函数值相差也并不大，唯一的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些。

但是，如果因变量是序次变量，回归时只能用有序Probit模型。

有序Probit可以看作是Probit的扩展

面板数据的计量经济分析的图书目录

第1章　面板数据计量经济分析概述 §1.1　面板数据及其应用研究 §1.2　静态面板数据计量经济学理论研究 §1.3　动态面板数据计量经济学理论研究 §1.4　面板数据的单位根检验研究 §1.5　面板数据的协整检验研究 第2章　面板数据及其回归模型 §2.1　面板数据 §2.2　面板数据回归模型 第3章　混合回归模型 §3.1　混合回归模型的估计 §3.2　混合回归模型的设定检验 §3.3　混合回归模型应用 第4章　固定效应模型 §4.1　个体固定效应模型 §4.2　时点固定效应回归模型 §4.3　时点个体固定效应回归模型 第5章　随机效应回归模型 §5.1　个体随机效应模型 §5.2　个体时间随机效应模型 §5.3　固定效应模型和随机效应模型设定检验 第6章　变系数回归模型 §6.1　似不相关回归模型（SUR） §6.2　随机系数回归模型（RCR模型） §6.3　面板数据随机系数模型 §6.4　时点个体随机系数模型（Hsiao模型） 第7章　动态面板数据回归模型 §7.1 自回归面板数据模型 §7.2　动态面板数据模型的估计 §7.3　存在外生变量的动态面板数据模型 §7.4 动态面板数据模型应用 第8章 面板数据的向量自回归模型 §8.1 个体固定效应面板数据向量自回归模型 8.1.1 面板数据向量自回归模型 8.1.2 模型假设 §8.2 PVAR模型的2SLS估计 8.2.1 模型识别 8.2.2 PVAR模型的GLS估计 8.2.3 个体固定效应PVAR模型的2SLS估计 §8.3 PVAR（1）模型 8.3.1 PVAR（p）模型 8.3.2 随机效应PVAR（1）模型的QML估计 8.3.3 固定效应PVAR（1）模型的GMM估计 第9章 离散选择面板数据模型 §9.1 面板数据的二元选择模型 §9.2 随机效应离散选择模型 第10章 面板单位根检验综述 §10.1 纵剖面独立的面板单位根检验及其应用 §10.2 时间序列同期相关的面板单位根检验及其应用 §10.3 因素分解模型的面板单位根检验及其应用 §10.4 时间序列协整的面板单位根检验及其应用 §10.5 结构突变的面板单位根检验 §10.6 面板单位根检验理论研究的文献概述 第11章 面板数据的渐近理论 §11.1 序贯极限和联合极限 §11.2 一类特殊的序贯极限和联合极限 §11.3 面板数据的泛函中心极限定理 第12章 纵剖面时间序列独立的面板单位根检验 §12.1 同质面板的单位根检验 12.1.1 LL检验 12.1.2 LLC检验 §12.2 异质面板的单位根检验 12.2.1 IPS检验 12.2.2 组合p值检验 §12.3 t-bar-GLS检验 12.3.1 GLS退势 12.3.2 t-bar-GLS统计量 12.3.3 t-bar-GLS检验的小样本性质 §12.4 Smith的面板单位根检验 §12.5 面板数据单位检验应用 第13章 纵剖面时间序列相关的面板单位根检验 §13.1 SUR-ADF单位根检验 13.1.1 AJ检验（Abuaf-Jorion检验） 13.1.2 SUR-DF检验 13.1.3 MADF检验 13.1.4 FPS检验 §13.2 SUR-ADF-GLS检验 13.2.1 SUR-ADF-GLS检验 13.2.2 SUR-ADF-GLS检验的小样本性质 §13.3 自举推断方法 13.3.1 自举推断 13.3.2 Maddala和Wu的自举检验 §13.4 面板单位根K检验 13.4.1 模型与假设 13.4.2 面板单位根K检验 13.4.3 统计量的渐近分布 13.4.4 自举K检验 13.4.5 自举K检验的小样本性质 §13.5 误差分量模型的面板单位根检验 13.5.1 误差分量模型的IPS检验 13.5.2 二维误差分量模型的单位根检验 §13.6 因子分析模型的面板单位根检验 13.6.1 PANIC检验 13.6.2 PANIC单位根检验的小样本性质 13.6.3 MP检验 §13.7 面板单位根的SN检验 13.7.1 模型设定与假设 13.7.2 时间序列的工具变量估计的t统计量 13.7.3 面板单位根的SN检验 13.7.4 面板SN检验的小样本性质 §13.8 纵剖面序列协整的面板单位根检验 13.8.1 面板纵剖面序列协整对LL检验的影响. 13.8.2 面板单位根检验推断PPP不可靠 13.8.3 ILR检验 第14章 面板数据的协整检验 §14.1 面板数据协整检验研究综述 14.1.1 面板协整检验的理论研究 14.1.2 面板协整检验的应用研究 §14.2 面板数据的虚假回归 14.2.1 模型和假设 14.2.2 序贯极限下常见统计量的渐近分布 §14.3 基于残差的面板数据协整检验 14.3.1 同质面板数据的协整检验 14.3.2 异质面板数据的协整检验 §14.4 异质面板数据的LR-bar协整检验 14.4.1 异质面板数据的LR-bar统计量 14.4.2 LR-bar统计量的渐近分布 §14.5 面板数据协整检验的小样本性质比较 14.5.1 数据生成系统 14.5.2 蒙特卡洛模拟结果 §14.6 PVEC模型与协整检验 14.6.1 PVEC模型 14.6.2 PVEC模型的协整假设 14.6.3 PVEC模型协整向量的极大似然估计 14.6.4 PVEC模型的协整检验统计量IR及其渐近分布. 14.6.5 PVEC模型协整检验LR统计量的小样本性质 §14.7 存在协整关系零假设的协整检验 14.7.1 模型与假设 14.7.2 LM统计量及其渐近分布 §14.8 面板数据协整检验的应用 附录A 线性代数基础 附录B 概率论与数理统计基础 附录C 广义矩估计 附录D BretLseh和Pagan的LM统计量计算程序 附录E Hansman检验程序（cp_ip.prg） 附录F t-bar-GLS检验小样本性质的Matlab程序 附录G SUR-ADF-GLS检验的蒙特卡洛模拟程序 参考文献 后记

计量经济里的动态面板模型的主要思想是什么啊？

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整套建立在数理统计理论上的计量方法，属于计量经济学的“硬件”，计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面： 理论检验。

这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。

这也是计量经济学本身的一个主要内容。

预测应用。

从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。

扩展资料： 研究对象发生了较大变化。

即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。

因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。

研究方法发生根本变化。

计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。

学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。

参考资料来源：搜狗百科--计量经济学 参考资料来源：搜狗百科--面板数据计量经济分析