面板數據如何分析

㈠ stata中面板數據回歸分析的結果該怎麼分析

需要准備的工具：電腦，stataSE 15。

1、首先生成一個自變數和一個因變數。

㈡ 如何用spss對面板數據進行主成分分析進而提取到主成分因子

面板數據方法很多，最簡單的是加權基差平均一下做一個因子分析
1輸入數含春據。
2點Analyze 下拉菜單，選Data Rection 下的Factor 。
3打開Factor Analysis後,將數據變數逐個選中進入Variables 對話框中。
4單擊主對話框中的Descriptive按扭，打開Factor Analysis: Descriptives子對話框，在Statistics欄中選擇Univariate Descriptives項要求輸出個變數的均值與搏老皮標准差，在Correlation Matrix 欄內選擇Coefficients項，要求計算相關系數矩陣，單擊Continue按鈕返回Factor Analysis主對話框。
5單擊主對話框中的Extraction 按鈕，打開如下圖所示的Factor Analysis: Extraction 子對話框。在Method列表中選擇默認因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 欄中選擇默認的Correlation Matrix 項要求從相關系數矩陣出發求解主成分，在Exact 欄中選擇Number of Factors;6， 要求顯示所有主成分的得分和所能解釋的方差。單擊Continue按鈕返回Factor Analysis主對話框。
6單擊主對話框中的OK 按鈕，輸出結果。
統計專業研究生工作室原創，請勿復雜粘貼

㈢ 靜態面板數據分析

由於面板也是時間序列，為避免偽回歸問題，很多人糾結是否應當先進行平穩性檢驗及差分。並非所有的面板數據都要進行平穩性處理，如短面板數據或N與T接近的情形，由於T信息含量不足，不考慮擾動項序列自相關。只有設定為時間序列模型的情況下才需要進行平穩性檢驗。

xtdes 這個命令的重點在於看數據的輪廓：

xtsum 觀察各變數是否正常：

xttab 類別變數

correlate 相關性分析的必要性：

P.S. 改變數據結構的兩個常用命令 reshape 和 gather

xtline 變數間關系可視化：與模型設定是否一致？與模型結果是否一致？

面板模型根據數據的結構可以分為長短面板，也可以根據模型的設定分為靜態面板和動態面板。本文關注的是線性不可觀測效應的面板數據模型，常用命令如下：

xtpcse Linear regression with panel-corrected standard errors
xthtaylor Hausman–Taylor estimator for error-components models
xtfrontier Stochastic frontier models for panel data
xtrc Random-coefficients model
xtivreg Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models
Source: Stata Longitudinal-Data/Panel-Data Reference Manual - Linear regression estimators

混合回歸 (Pooled regression) 也被稱為「總體平均估計量 (Population-averaged model, or PA) 」，基本假設是 不存在個體效應（包括固定效應和隨機效應） ，因此必須對這個假設進行檢驗。

(1) 固定效應檢驗

(2) 隨機效應檢驗

xtreg 默認設定是 隨機效應模型 ，混合OLS應當使用 reg 或者 xtreg, pa 。

reg y x1 x2 x3, vce cluster(id)

劃重點：

注意 ：分析長面板數據的 xtgls 和 xtpcse 命令都 沒有考慮個體效果 (fixed effects) ，他們對截面異質性的處理都是通過 OLS 估計得到的殘差進行了，也就是採用OLS估計的殘差估得穩健型方差-協方差矩陣。因此，上述回歸中均加入了i.id。這種情形下考慮固定效應有兩種方法：

(1) 加入 N-1 個虛擬變數(LSDV法）

(2) 先採用 xtdata 命令去除個體效果，再採用 xtgls 命令進行估計

推薦採用後者，因為當 N 較大時，前者的輸出結果管理起來比較繁瑣。

Source: 連玉君的回答， 固定效應的FGLS估計怎麼做

這一塊以後跟GMM一起寫。 （又挖個坑）

IV和GMM相關估計步驟，內生性、異方差性等檢驗方法

一文讀懂GMM的stata操作步驟

古往今來，哪一個工具變數沒有爭議？尋找工具變數

變數內生性和工具變數知識匯總

Refer：陳強《高級計量經濟學及stata應用（第二版）》

㈣ 面板數據分析方法總結

面板數據分析方法總結

橫截面的異方差與序列的自相關性是運用面板數據模型時可能遇到的最為常見的問題,此時運用OLS可能會產生結果失真,因此為了消除影響,對我國東、中、西部地區的分析將採用不相關回歸方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)來估計方程。而對於全國范圍內的估計來說,由於橫截面個數大於時序個數,所以採用截面加權估計法(Cross SectionWeights, CSW) 。
一般而言，面板數據可用固定效應(fixed effect) 和隨機效應(random effect) 估計方法,即如果選擇固定效應模型,則利用虛擬變數最小二乘法(LSDV) 進行估計;如果選擇隨機效應模型,則利用可行的廣義最小二乘法(FGLS) 進行估計(Greene ,2000) 。它可以極大限度地利用面板數據的優點,盡量減少估計誤差。至於究竟是採用固定效應還是隨機效應,則要看Hausman 檢驗的結果。
單位根檢驗：在進行時間序列的分析時,研究者為了避免偽回歸問題,會通過單位根檢驗對數據平穩性進行判斷。但對於面板數據則較少關注。隨著面板數據在經濟領域應用,對面板數據單位根的檢驗也逐漸引起重視。面板數據單位根的檢驗主要有Levin、Lin 和Chu 方法(LLC 檢驗) (1992 ,1993 ,2002) 、Im、Pesaran 和Shin 方法( IPS 檢驗) (1995 ,1997) 、Maddala 和Wu 方法(MW檢驗) (1999) 等。
協整檢驗：協整檢驗是考察變數間長期均衡關系的方法。在進行了各變數的單位根檢驗後,如果各變數間都是同階單整，那麼就可以進行協整檢驗了。面板協整檢驗理論目前還不成熟,仍然在不斷的發展過程中,目前的方法主要有:(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推廣的DF和ADF檢驗提出了檢驗面板協整的方法,這種方法零假設是沒有協整關系,並且利用靜態面板回歸的殘差來構建統計量。(2)Pedron(i1999)在零假設是在動態多元面板回歸中沒有協整關系的條件下給出了七種基於殘差的面板協整檢驗方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的檢驗方法允許異質面板的存在。(3)Larsson et a(l2001)發展了基於Johansen(1995)向量自回歸的似然檢驗的面板協整檢驗方法。這種檢驗的方法是檢驗變數存在共同的協整的秩。
一般的順序是：先檢驗變數的平穩性,當變數均為同階單整變數時,再採用協整檢驗以判別變數間是否存在長期均衡關系。如果變數間存在長期均衡的關系,我們可以通過誤差修正模型(ECM) 來檢驗變數間的長期因果關系;如變數間不存在協整關系,我們將對變數進行差分,然後通過向量自回歸模型(VAR),檢驗變數間的短期因果關系。

㈤ QAP怎麼做面板數據回歸分析

1、首先打開AQP軟體。
2、其次點擊個人中心界面找到數據面板。
3、最後將做好的實驗面板數據進行上傳，點擊回歸分析即可。

㈥ 如何用excel進行面板數據回歸分析

1、首先，在單元格里輸入要回歸的數據

2、選擇「插入」——散點圖，選擇自己想要的散點圖

3、做散點圖，在點上右擊，添加趨勢線

4、進入「趨勢線」選項，選擇顯示公式和顯示R平方值，就出現了回歸方程，這樣就能較粗略的得出系數和截距

5、成果展示圖

6、對應框入Y值和X值，即可進行分析

㈦ 如何用spss做面板數據分析，具體步驟是什麼

1、首先，打開spss22.0中文破解版安裝包，然後根據用戶自己的操作系統進行相應的安裝包的選擇，不知道自己的操作系統的，可以滑鼠右鍵枝耐碼點擊計算機，然後點擊屬性就可查看到相應的操作系統。