企業產品層面的面板數據怎麼做

A. 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。

B. 什麼叫做面板數據怎麼處理

Panel Data, 「面板數據」這個翻譯也太直了。

這種數據是有不同樣本的，和不同時間段的數據。

比如你記錄100家企業的狀況，如銷售額、盈利、員工數等項目。並且每年的1和7月去分別收集一次數據，連續十年。所形成的數據記錄了100家不同企業，20個時間段的狀況。這種數據就叫Panel Data。

C. 面板數據模型估計一般要做哪些步驟

步驟一：分析數據的平穩性（單位根檢驗）。

按照正規程序，面板數據模型在回歸前需檢驗數據的平穩性。李子奈曾指出，一些非平穩的經濟時間序列往往表現出共同的變化趨勢，而這些序列間本身不一定有直接的關聯，此時，對這些數據進行回歸，盡管有較高的R平方，但其結果是沒有任何實際意義的。

步驟二：協整檢驗或模型修正。

情況一：如果基於單位根檢驗的結果發現變數之間是同階單整的，那麼我們可以進行協整檢驗。協整檢驗是考察變數間長期均衡關系的方法。

所謂的協整是指若兩個或多個非平穩的變數序列，其某個線性組合後的序列呈平穩性。此時我們稱這些變數序列間有協整關系存在。因此協整的要求或前提是同階單整。

步驟三：面板模型的選擇與回歸。

面板數據模型的選擇通常有三種形式：

一種是混合估計模型（Pooled Regression Model）。如果從時間上看，不同個體之間不存在顯著性差異；從截面上看，不同截面之間也不存在顯著性差異，那麼就可以直接把面板數據混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估計參數。

一種是固定效應模型（Fixed Effects Regression Model）。如果對於不同的截面或不同的時間序列，模型的截距不同，則可以採用在模型中添加虛擬變數的方法估計回歸參數。

一種是隨機效應模型。

(3)企業產品層面的面板數據怎麼做擴展閱讀：

面板數據模型可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5種方法進行面板單位根檢驗。

其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分別指Levin, Lin & Chu t* 統計量、Breitung t 統計量、lm Pesaran & Shin W 統計量。

ADF- Fisher Chi-square統計量、PP-Fisher Chi-square統計量、Hadri Z統計量，並且Levin, Lin & Chu t* 統計量、Breitung t統計量的原假設為存在普通的單位根過程。

lm Pesaran & Shin W 統計量、ADF- Fisher Chi-square統計量、PP-Fisher Chi-square統計量的原假設為存在有效的單位根過程， Hadri Z統計量的檢驗原假設為不存在普通的單位根過程。