面板数据如何分析

㈠ stata中面板数据回归分析的结果该怎么分析

需要准备的工具：电脑，stataSE 15。

1、首先生成一个自变量和一个因变量。

㈡ 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。
统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

㈢ 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）》

㈣ 面板数据分析方法总结

面板数据分析方法总结

横截面的异方差与序列的自相关性是运用面板数据模型时可能遇到的最为常见的问题,此时运用OLS可能会产生结果失真,因此为了消除影响,对我国东、中、西部地区的分析将采用不相关回归方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)来估计方程。而对于全国范围内的估计来说,由于横截面个数大于时序个数,所以采用截面加权估计法(Cross SectionWeights, CSW) 。
一般而言，面板数据可用固定效应(fixed effect) 和随机效应(random effect) 估计方法,即如果选择固定效应模型,则利用虚拟变量最小二乘法(LSDV) 进行估计;如果选择随机效应模型,则利用可行的广义最小二乘法(FGLS) 进行估计(Greene ,2000) 。它可以极大限度地利用面板数据的优点,尽量减少估计误差。至于究竟是采用固定效应还是随机效应,则要看Hausman 检验的结果。
单位根检验：在进行时间序列的分析时,研究者为了避免伪回归问题,会通过单位根检验对数据平稳性进行判断。但对于面板数据则较少关注。随着面板数据在经济领域应用,对面板数据单位根的检验也逐渐引起重视。面板数据单位根的检验主要有Levin、Lin 和Chu 方法(LLC 检验) (1992 ,1993 ,2002) 、Im、Pesaran 和Shin 方法( IPS 检验) (1995 ,1997) 、Maddala 和Wu 方法(MW检验) (1999) 等。
协整检验：协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。在进行了各变量的单位根检验后,如果各变量间都是同阶单整，那么就可以进行协整检验了。面板协整检验理论目前还不成熟,仍然在不断的发展过程中,目前的方法主要有:(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推广的DF和ADF检验提出了检验面板协整的方法,这种方法零假设是没有协整关系,并且利用静态面板回归的残差来构建统计量。(2)Pedron(i1999)在零假设是在动态多元面板回归中没有协整关系的条件下给出了七种基于残差的面板协整检验方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的检验方法允许异质面板的存在。(3)Larsson et a(l2001)发展了基于Johansen(1995)向量自回归的似然检验的面板协整检验方法。这种检验的方法是检验变量存在共同的协整的秩。
一般的顺序是：先检验变量的平稳性,当变量均为同阶单整变量时,再采用协整检验以判别变量间是否存在长期均衡关系。如果变量间存在长期均衡的关系,我们可以通过误差修正模型(ECM) 来检验变量间的长期因果关系;如变量间不存在协整关系,我们将对变量进行差分,然后通过向量自回归模型(VAR),检验变量间的短期因果关系。

㈤ 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。

㈥ 如何用excel进行面板数据回归分析

1、首先，在单元格里输入要回归的数据

2、选择“插入”——散点图，选择自己想要的散点图

3、做散点图，在点上右击，添加趋势线

4、进入“趋势线”选项，选择显示公式和显示R平方值，就出现了回归方程，这样就能较粗略的得出系数和截距

5、成果展示图

6、对应框入Y值和X值，即可进行分析

㈦ 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。