面板数据如何做图分析

① QAP怎么做面板数据回归分析

1、首先打开AQP软件。
2、其次点击个人中心界面找到数据面板。
3、最后将做好的实验面板数据进行上传，点击回归分析即可。

② 如何用spss对面板数据进行主成分分析进而提取到主成分因子

面板数据方法很多，最简单的是加权基差平均一下做一个因子分析
1输入数含春据。
2点Analyze 下拉菜单，选Data Rection 下的Factor 。
3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。
4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与搏老皮标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。
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③ 面板数据怎么画图看数据的分布

具体操作步骤如下：
1.首先，在电脑中打开excel表格，准备一份数据，选中这些数据。
2.接着，在打开的主页面中，点击上方的“数据”。
3.然后，选中“有效性”。
4.接着，在打开的窗口中， 这里设置一些条件。
5.最后，点击确定之后，不符合这些设置的数据，就检查标出来了。

④ 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）》

⑤ 如何用eviews6.0进行面板数据的分析

eviews做面板数据，是一套流程，先做单位根、协整，然后hausman，然后F检验

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⑥ excel如何处理面板数据

这个问题就是要转置每行
我想得方法就是选择性粘贴（主要就是转置）+for循环，把数据复制到最后面去。
比如下面GIF图片这样

如果是用matlab去解决可能更容易，matlab可以直接把excel数据导入，然而matlab就是专门用来处理矩阵得工具，然后在把它导出给excel。

⑦ 如何制作shp格式文件，并利用Geoda软件进行空间面板数据分析——有详细的步骤

分析与地图的显示是两会儿事，空间分析可以简单的分为两块：第一
是：空间统计分析，即空间数据的探索性分析，一般用到地图，主要
是为了直观显示其属性值的空间分布情况，另外就是全局空间自相关
分析（全局Morans'I 系数）和局部空间自相关分析（LISA）及Morans
散点图（HH，HL，LH，LL）；第二是：空间计量分析，主要包括：
空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM），使用的前提是，自
变量和因变量都存在空间自相关性，因此导致经典的计量模型估计有
偏或失效，因此自然而然将空间因素考虑到梁梁模型中进行分析，空间因
素的引进涉及最核心的表达空间的权重矩阵。这是空间计量模型和软
究区域的地图的制作；地图和属性数据的链接等。具体如下：首先可
以借助 Mapinfo 和 Arcgis 软件制作 shape 格式的地图文件，并设置
ID 唯一代码，接着制作属性值文件，其格式为dbf，然后，将上述制
作完成的 shape 格式文件和 dbf 格式属性值通过 OpenGoda 软件的
Table 菜单下的Merge TableDate 进行合并，形成一个完整的包含分
析需要的所有属性值的shape 格式文件。这样我们所有准备工作完成
了，接下来就可以进行各种各样的分析了。
其次、无法获取地图的shape 文件，或者你主要进行慎芹的空间回
归分析，那么此时你完全不用费心思去制作地图，这时候仅需要你生
成一个空间权重矩阵，具体做法是：1、生成一个 OpenGoeda 能识
别的 shape 格式文件（直接用 txt 做就 ok 了，还可以通过 dbf 格式
做，也比较容易）步骤，tools/shape/Point from ASCII(txt)，2、建
立 dbf 格式的属性数文件，3、利用软件里的 Merge TableDate 将 1
步建的shape 文件数据表和2 步建的dbf 格式数据进行合并，并保存，
保存后的文件我们命名为“橡孝运sample”，3，则可以用sample.shp 格式文
件进行空间面板数据分析了。
以上是本人在实际应用中的做法，希望对大家有所帮助！另

⑧ 面板数据模型估计一般要做哪些步骤

步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）。

按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。

步骤二：协整检验或模型修正。

情况一：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。

所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。因此协整的要求或前提是同阶单整。

步骤三：面板模型的选择与回归。

面板数据模型的选择通常有三种形式：

一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。如果从时间上看，不同个体之间不存在显着性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显着性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。

一种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数。

一种是随机效应模型。

(8)面板数据如何做图分析扩展阅读：

面板数据模型可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。

其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量。

ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程。

lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程， Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。

⑨ 如何用spss做面板数据分析，具体步骤是什么

1、首先，打开spss22.0中文破解版安装包，然后根据用户自己的操作系统进行相应的安装包的选择，不知道自己的操作系统的，可以鼠标右键枝耐码点击计算机，然后点击属性就可查看到相应的操作系统。