面板数据分为哪些

‘壹’ 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。

‘贰’ 请问 面板数据中常常把数据分为同质面板数据和异质面板数据 两类数据有什么区别吗

同质面板是指各个unit的方差相等，即同方差，而异质面板即存在unit之间异方差．说白了就是同质就是同方差，异质就是异方差。至于如何检验，建议看一下Christophe Hurlin和Baptiste Venet的Granger Causality Tests in Panel Data Models with Fixed Coefficients，这篇文章的前部分有细致的讲解的

‘叁’ 如何区分时间序列数据和面板数据

这要看你的数据是选取的是1998-2010年单一某地碳排放量（Y）和GDP（X）的数据，还是多个地方的数据了。前者是时间序列数据后者是面板数据（时间序列数据是指同一解释变量在不同时点上同一地点的观测值，简单来讲就是仅仅是某地的Y和X的数据；而面板数据指的是同一解释变量在不同时点上多个地点的观测值，比如Y和X选的是多个省的数据）。应该能看懂吧。

对于第二个问题：协整性检验和平稳性检验选取的变量是一样的。
协整分析需要首先检验各个序列的平稳性，即进行单位根检验。对多变量来说一般可以用ADF检验和PP检验。
其次，再进行各个变量之间的协整检验。协整检验的方法有EG两步法和JJ检验法。EG两步法一般是针对两个变量之间的协整关系进行检验，对于3个或以上的变量一般采用JJ检验法。
再次，利用向量误差修正模型(VECM)建立各个变量之间的短期均衡关系，将长期均衡关系作为误差纠正项纳人方程中，以反应短期波动偏离长期均衡的程度。接着，可以利用Wald检验对误差修正模型各方程系数的显着性进行联合检验，从而判别各变量因果关系的方向。

‘肆’ 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。

‘伍’ 面板数据主成分分析

1.那要看你对什么进行主成分了。通常都是对指标进行分析，但是你三个指标过少，一旦主成分分析后很有可能提出一个主成分，那就没什么意义。
2.如果选择时间序列，则5年数据要看你是按照年来划分还是按照月或日来分。如果是后者，数据量较大，还能做，如果选择5年的，数据量还是偏少。时间序列和主成分的区别我认为是应用不同。时间序列倾向于时间上的数据，如一家公司10年内120个月的销售量就可以使用时间序列做，而主成分数据更适合面板数据，也就是说在同一时刻如2012年年销售量，用到资金流量，主营业务收入，营业外收入，总产值，营业成本等等指标，然后通过主成分提取主成分分析各个提取的主成分的贡献，然后再做个回归分析什么的。两者侧重点不同。通常时间序列应用在金融计量统计中，而主成分用于多元统计较多。关键看你怎么分割你手头的数据集。
不好意思，一直没看到你的提问，回答晚了。

‘陆’ 面板模型引入固定时间效应stata怎么操作

面板模型引入固定时间效应stata操作方法：

xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year,fe 双向固定效应，既可以控制年度效应，又可以用固定效应消除部分内生性

xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year LSDV法 就是虚拟变量最小二乘回归

另外，建议用聚类稳健标准差,这是解决异方差的良药

xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year,fe vce(cluster.个体变量)

xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year ，vce(cluster.个体变量)

‘柒’ 静态面板数据分析

由于面板也是时间序列，为避免伪回归问题，很多人纠结是否应当先进行平稳性检验及差分。并非所有的面板数据都要进行平稳性处理，如短面板数据或N与T接近的情形，由于T信息含量不足，不考虑扰动项序列自相关。只有设定为时间序列模型的情况下才需要进行平稳性检验。

xtdes 这个命令的重点在于看数据的轮廓：

xtsum 观察各变量是否正常：

xttab 类别变量

correlate 相关性分析的必要性：

P.S. 改变数据结构的两个常用命令 reshape 和 gather

xtline 变量间关系可视化：与模型设定是否一致？与模型结果是否一致？

面板模型根据数据的结构可以分为长短面板，也可以根据模型的设定分为静态面板和动态面板。本文关注的是线性不可观测效应的面板数据模型，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

混合回归 (Pooled regression) 也被称为“总体平均估计量 (Population-averaged model, or PA) ”，基本假设是 不存在个体效应（包括固定效应和随机效应） ，因此必须对这个假设进行检验。

(1) 固定效应检验

(2) 随机效应检验

xtreg 默认设定是 随机效应模型 ，混合OLS应当使用 reg 或者 xtreg, pa 。

reg y x1 x2 x3, vce cluster(id)

划重点：

注意 ：分析长面板数据的 xtgls 和 xtpcse 命令都 没有考虑个体效果 (fixed effects) ，他们对截面异质性的处理都是通过 OLS 估计得到的残差进行了，也就是采用OLS估计的残差估得稳健型方差-协方差矩阵。因此，上述回归中均加入了i.id。这种情形下考虑固定效应有两种方法：

(1) 加入 N-1 个虚拟变量(LSDV法）

(2) 先采用 xtdata 命令去除个体效果，再采用 xtgls 命令进行估计

推荐采用后者，因为当 N 较大时，前者的输出结果管理起来比较繁琐。

Source: 连玉君的回答， 固定效应的FGLS估计怎么做

这一块以后跟GMM一起写。 （又挖个坑）

IV和GMM相关估计步骤，内生性、异方差性等检验方法

一文读懂GMM的stata操作步骤

古往今来，哪一个工具变量没有争议？寻找工具变量

变量内生性和工具变量知识汇总

Refer：陈强《高级计量经济学及stata应用（第二版）》

‘捌’ 面板数据unbalance能进行固定或者随机效应分析吗

面板数据一般有三种：混合估计模型；随机效应模型和固定效应模型。
首先，第一步是作固定效应和随机效应模型的选择，一般是用Hausman检验。如果你选用的是所有的企业，反映的是总体的效应，则选择固定效应模型，如果你选用的是抽样估计，则要作Hausman检验。这个可以在Eviews 5.1里头做。
H0：应该建立随机效应模型。
H1：应该建立固定效应模型。
先使用随机效应回归，然后做Hausman检验，如果是小概率事件，拒绝原假设则应建立固定效应模型，反之，则应该采用随机效应模型进行估计。
第二步，固定效应模型分为三种：个体固定效应模型、时刻固定效应模型和个体时刻固定效应模型（这三个模型的含义我就不讲了，大家可以参考我列的参考书）。如果我们是对个体固定，则应选择个体固定效用模型。但是，我们还需作个体固定效应模型和混合估计模型的选择。所以，就要作F值检验。
相对于混合估计模型来说，是否有必要建立个体固定效应模型可以通过F检验来完成。
H0：对于不同横截面模型截距项相同（建立混合估计模型）。SSEr
H1：对于不同横截面模型的截距项不同（建立时刻固定效应模型）。SSEu
F统计量定义为：
F=[( SSEr - SSEu)/(N－1)]/[ SSEu/(NT-N-k)]
其中，SSEr，SSEu分别表示约束模型（混合估计模型的）和非约束模型（个体固定效应模型的）的残差平方和（Sum squared resid）。非约束模型比约束模型多了N–1个被估参数。需要指出的是：当模型中含有k个解释变量时，F统计量的分母自由度是NT-T- k。通过对F统计量我们将可选择准确、最佳的估计模型。
在作回归是也是四步：
第一步，先作混合效应模型： 在cross-section 一栏选择None ，Period也是None；Weights是cross-section Weights，然后把回归结果的Sum squared resid值复制出来，就是SSEr
第二步：作个体固定效用模型：在cross-section 一栏选择Fixed ，Period也是None；Weights是cross-section Weights，然后把回归结果的Sum squared residhttp://t.qq.com/zczge值复制出来，就是SSEu
第三步：根据公式F=[( SSEr - SSEu)/(N－1)]/[ SSEu/(NT-N-k)]。计算出结果。其中，T为年数，不管我们的数据是unbalance还是balance看observations就行了，也即Total pool (balanced) observations:的值，但是如果是balance我们也可以计算，也即是每一年的企业数的总和。比如说我们研究10年，每一年又500加企业，则NT＝10×500＝5000。K为解释变量，不含被解释变

‘玖’ 面板数据模型的静态和非静态是如何区分的什么含义。而且静态面板数据模型分支又分为平衡和非平衡，又是

(第3组宏现经济增长与发展，6686个字符)中国能源、环境与经济增长基于面板数据的计量分析王洲洋（河北经贸大学数统学院，石家庄，050061）摘要本文运用面板数据的分析方法对我国各地区的能源消费、环境污染与经济增长进行了实证研究。研究表明：能源消费、环境污染与经济增长变量均为不平稳变量，但它们之间存在着长期的协整关系。如果能源供应每增加1%，GDP就会增加0.269%；环境污染每减少1%，GDP就能增加0.043%。关键词经济增长面板协整检验Hausman检验,ofPanelData.,，buttheyhavetheCo-.Iftheenergysupplyincreases1%,.269%;%,.043%.Keywords:economicalgrowthPaneldataCo-integrationTestHausman-test一、引言自从进入工业化时期以来，世界上许多国家为了追求经济的快速增长和物质产品的极大丰富，对能源进行了大规模的开发和利用，而能源的逐渐枯竭及能源带来的生态环境问题，都将严重阻碍经济的发展。环境作为经济、社会发展的物质条件，作为经济发展的基础，既可以直接地促进经济的发展，也可能成为经济的发展的阻力，环境污染已成为危害人们健康、制约经济和社会发展的重要因素之一。如今能源与环境问题已成为制约一个国家经济增长的瓶颈，而这种现象在我国尤为突出。不断开发新能源，开发可再生能源，提高能源利用效率，保护环境将对我国经济发展起到重要作用。党的十七大报告再次强调要加强能源资源节约和生态环境保护，并指出，加强能源资源节约和环境环境保护，增强可持续发展能力，坚持节约资源和保护环境的基本国策，关系人民群众切身利益和中华民族生存发展。因此，对于我国能源消费、环境保护和经济发展的关系研究具有十分重要的理论价值和现实意义。近年来我国的能源、环境问题已成为被关注的热点，许多学者从不同的角度进行了大量的分析，得出了许多有用的启示。如林伯强[1]（2003）通过协整分析考察了我国能源需求与经济增长的关系；王逢宝[2]等（2006）运用线性回归的方法对区域能源、环境与经济增长进行了研究。冯秀[3]（2006）则探讨了我国能源利用现状及能源、环境与经济增之长的关系。林师模等[4]（2006）研究了能源技术创新对我国经济，环境与能源之间的关系。目前大多的文献是用时间序列的数据，或是从总量的角度来分析全国或某个地区的能源消费、环境污染与经济增长之间的关系，但由于我国幅员辽阔，各地区间的经济、能源消费与环境方面都存在着巨大的差异，因而不能把各个地区的经济、能源消费与环境污染视为一个同质的整体，且运用时间序列数据往往很难解释它们间的内在联系。本文使用我国省级的面板数据，运用面板数据的分析方法对我国各地区的能源消费、环境污染与经济增长进行实证分析，从而来揭示我国能源消费、环境污染与经济增长之间的内在联系。二、研究方法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,能够提供的信息、的变化、更少共线性、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。在本文的研究中，我们首先运用面板数据的单位根检验与协整检验来考察能源消费、环境污染与经济增长之间的长期关系，然后建立计量模型来量化它们之间的内在联系。面板数据的单位根检验的方法主要有Levin,LinandCHU(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MonteCarlo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。具体面板数据单位根检验和协整检验的方法见参考文献[5-10]。三、实证分析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、和进行自然对数变换。记,,.2．面板数据的单位根检验为了避免单一方法可能存在的缺陷，本文使用LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验四种方法来进行面板数据的单位根检验。利用Eviews6.0软件(下同)，检验结果见表1。表1，，的面板单位根检验变量LLCp值IPSp值Fisher-ADFp值Fisher-PPp值4.211.005.781.0016.951.007.671.006.351.0010.241.005.371.009.451.00-2.910.00181.260.8956.970.05890,560.0066-14.890.00-3.170.0008103.880.000486.420.0144-21.990.00-5.800.00143.770.00146.440.00-12.210.00-4.520.00135.510.00184.480.00从表1可以看出，，在5%水平不平稳，经一阶差分后，均在5%水平拒绝原假设，的LLC检验在5%水平不显着，但其它三种检验方法均显着，的四种检验方法均在5%水平下拒绝原假，所以我们认为，，均为一阶差分平稳变量。3．面板数据的协整检验对，，的协整关系进行Pedroni协整检验和Kao协整检验。其检验结果见表2和表3。表2Pedroni协整检验统计量p值Panelv统计量-1.1450.0056Panelrho统计量2.5880.0277PanelPP统计量-1.5430.0013PanelADF统计量-3.8110.0000Grouprho统计量5.0880.0000GroupPP统计量-2.5590.0151GroupADF统计量-6.9850.0000表3Kao协整检验t统计量p值ADF-5.8730.0000由表2和表3的面板协整检验结果可知：Pedroni协整检验的七个统计量与Kao协整检验的ADF统计量均在5%显着性水平下拒绝原假设，表明，，之间存在显着的协整关系。4.模型检验(1)固定效应模型显着性检验固定效应模型显着性检验是检验模型中固定效应系数是否有差异，即原假设为。其检验结果如表4所示：表4固定效应模型的显着性检验固定效应显着性检验统计量自由度p值Cross-sectionF374.484(29,208)0.0000Cross-sectionChi-square953.827290.0000由表4固定效应模型的显着性检验结果可知，p值小于5%，因此拒绝固定效应系数相同的原假设，所以我们选取固定效应模型比较合适。(2)Hausman检验Hausman检验的原假设是随机效应模型的系数与固定效应模型的系数没有差别，如果接受原假设，表明应选择随机效应模型，否则就应该选择固定效应模型。检验结果在表4和表5中列出。表5Hausman检验Chi-Sq.统计量Chi-Sq.Statistic自由度p值Cross-sectionrandom117.76620.000表6固定效应与随机效应检验比较变量固定效应随机效应两种效应方差之差p值0.2690.2790.0000020.0000-0.0434-0.0170.0000070.0000从表5中Hausman检验结果与表6中固定效应与随机效应检验比较可以看出，p值在5%水平下拒绝原假设，模型中被忽视的效应与模型中的两个解释变量相关，所以我们认为固定效应模型是更好的选择。5．模型的估计根据上面的分析我们采用固定效应模型对模型进行估计，模型估计结果如下式所示：(1)(44.647)(20.341)(-3.097)[0.0000][0.0000][0.0022]小括号中是t统计量，中括号中是相应的p值。模型调整后的为0.996，F值为2484.3，残差平方和为0.599，各个系数均通过t检验，模型拟合的相当不错。固定效应系数见表7所示：表7各地区的固定效应系数地区地区地区北京0.207浙江0.792海南-1.044天津-0.268安徽0.283重庆-0.222河北0.582福建0.425四川0.440山西-0.351江西-0.00158贵州-0.808内蒙古-0.454山东1.034云南-0.121辽宁0.473河南0.623陕西-0.228吉林-0.138湖北0.429甘肃-0.815黑龙江0.251湖南0.424青海-1.962上海0.555广东1.139宁夏-1.908江苏1.058广西-0.0147新疆-0.380式(1)表明，GDP与能源消费、环境污染之间存在着显着的长期均衡关系，从全国的平均水平来看，能源消费的弹性系数是0.269,也就是能源供应每增加1%，GDP就会增加0.269%；环境污染的弹性系数是-0.043,即环境污染每减少1%，GDP就能增加0.043%，这说明GDP与环境污染存在着反向的关系，与我们普遍认为的保护环境能促进经济健康快速发展的观点相一致。四、主要结论本文通过采用比较前沿的面板单位根检验、面板协整检验等分析方法，对1999年到2006年我国能源消费、环境污染与经济增长的省级面板数据进行了实证研究。研究表明：我国能源消费、环境污染与经济增长均为不平稳过程，这主要是因为我国各地区由于政策、环境等多种原因，使得各地区间存在着很大的差异，所以不同的地区表现出非一致性，但不同地区的能源消费、环境污染与经济增长之间都存在着显着的协整关系。能源和环境作为经济持续增长的要素，对我国经济发展有着重大的影响作用。能源供应与经济增长存在着正向的关系，经济增长对能源有很强的信赖性，而环境污染与经济增长存在着反向的关系，环境污染程度的加剧将会严重阻碍经济的增长。从全国平均水平来看，能源供应每增加1%，GDP将增加0.269%；环境污染每减少1%，GDP将增加0.043%。因此坚持节约能源、提高能源使用效率和保护环境将对我国经济的持续、快速、健康发展具有极其重要的意义。需要指出的是，由于数据方面的原因，本文使用的面板数据时间跨度并不长(1999-2006)，得到的长期关系有可能受到质疑(DimitrisK.ChristopoulosandEfthvmiosG.Tsionas,2004)[11]。本文使用各地区电力消费量来代替能源消费总量，工业废水排放量来反映环境污染程度，但它们都只反映了能源消费、环境污染程度的一个方面，所以指标的选取并不全面，应该将煤、石油等能源的消费以及大气污染、固体废弃物污染等全部纳入指标体系，这样指标体系才更加全面、更加合理，这有待我们今后更加深入的研究。参考文献:[1]林伯强：《电力消费与中国经济增长:基于生产函数的研究》[J]，《管理世界》2003年第11期。[2]王逢宝、张磊、秦贞兰：《能源、环境与区域经济增长的计量分析》[J]，《天津财贸管理干部学院学报》2006年第3期。[3]冯秀、丁勇：《可持续发展下中国的能源、环境与经济》[J]，《北方经济》2006年第2期。[4]林师模、苏汉邦、林幸桦：《能源技术创新对经济、能源及环境》的影响[J]《东莞理工学院学报》2006年第4期。[5]Levin.A.,C.F.LinUnitRootTestsinPanelData:[C].UCSanDiego.WorkingPaper,1992.92-93.[6]ImK.S.,M.H.PesaranandY.Shin.[J].JournalofEconometrics2003,115:53-74.[7]MaddalaG.S.,WuShaowen,1999.[J].,1999,61:631-652.[8]Luciano,G..:AMonteCarloComparison[J].EconomicsLetters,2003,80:105-111.[9]Pedroni,P.ressors[J].,1999,61:653-678.[10]Kao,C,SpuriousRegressionandResial-[J].JournalofEconometrics,1999,90:1-44.[11]DimitrisK.Christopoulos,EfthymiosG.Tsionas,2004,:evidencefrompanel.

‘拾’ 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