STATA与面板数据回归_中华文本库
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结果不准确，面板数据可以控制 和估计非观测效应
o 面板数据模型形式：
yit ? ?i ? xit ? ? uit
o 其中， i=1,2,3...N，截面标示; t=1,2,... T，时间标示 ；xit 为k×1解释变量，β为k×1系数列向量
o 对于特定的个体i 而言， ai表示那些不随时间改变的影响 因素，而这些因素在多数情况下都是无法直接观测或难以 量化的，如个人的消费习惯、地区的经济结构，法律和产 权制度等，一般称其为“个体效应” (individual effects)
o 面板数据模型的误差项由两部分组成：
o 一部分是与个体观察单位有关的，它概括了所有影响 被解释变量，但不随时间变化的因素，因此，面板数 据模型也常常被成为非观测效应模型； o 另外一部分概括了随截面随时间而变化的不可观测因 素，通常被成为特异性误差或特异扰动项
基础设施更加完善，受教育程度 较好、经济结构以服务业为主、 法制更健全
X(Invest、edu)
面板模型选择：固定效应还是随机效应
o 对“个体效应”的处理主要有两种方式：一种是视其为不 随时间改变的固定性因素， 相应的模型称为“固定效应” 模型；另一种是视其为随机因素，相应的模型称为“随机 效应”模型 o 固定效应模型中的个体差异反映在每个个体都有一个特定 的截距项上； o 随机效应模型则假设所有的个体具有相同的截距项，个体 的差异主要反应在随机干扰项的设定上
o FE（Fixed Effects) Model
yit ? ?i ? xit ? ? uit （Replace with dummy variables）
o RE (Random Effects) Model
yit ? ? ? xit ? ? ?i ? uit
o 其中，?i 是截距中的随机变量部分，代表个体的随机 影响
固定效应模型
o 1、例如，在研究财政支出与经济增长的关系，运用全国 的时间序列数据来检验财政支出与经济增长的关系可能存 在设定误差并且受统计资料的制约，仅用时间序列资料不 能够满足大样本的要求 o 同时，由于我国不同地区的体制变革和财政政策的不断调 整，造成各个地区财政支出结构随时间而不断变化 o 面板数据（Panel Data ）从某种程度上克服了这一困难。 考虑到中国各省份财政支出结构与经济增长的关系存在明 显的地区差异，从时间序列的角度，考虑各省差异的动态 性，是面板数据模型的优势
o 例如,在研究中国地区经济增长的过程中，以全国28 个省区为研究对象，可以认为这28 个省区几乎代表 了整个总体
o 同时假设在样本区间内，各省区的
o 经济结构 o 人口素质 o 等不可观测的特质性因素是固定不变的，因此采用固 定效应模型是比较合适的
随机效应模型
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中国城市化进程与省域经济增长的实证分析——基于1989年~2009年+29个省份的面板数据
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stata中怎么输入面板数据，然后怎么做回归，请高手指教，最好能详细点，谢谢
载入中......
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还是到论坛上搜一下连玉君老师的讲义，里面说得很明白。
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先在excel排列好，直接复制就可以了
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谢谢各位，已经会了
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我还不会啊！！
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又有年份又有省份怎么弄阿，请赐教
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hnus31 发表于
谢谢各位，已经会了求楼主赐教呀~~急需
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newk 发表于
又有年份又有省份怎么弄阿，请赐教我也在做面板，也是新手，给你一份做面板的步骤，看看吧，写的挺明白
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这是在论坛里下载的，和大家分享一下，里面有图，例子讲解，免费的
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更深的蓝000 发表于
这是在论坛里下载的，和大家分享一下，里面有图，例子讲解，免费的好东西，谢谢啊
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本帖最后由 wanghaidong918 于
01:04 编辑
我现在想做国内30个省区、11年的面板数据回归。
数据均为一阶差分平稳，且存在协整关系。
那么这些数据（Y X1 X2 X3 ）可以取对数，然后直接回归吗？（取对数后也是I(1)的）
回归的目的是比较变量系数大小以及显著程度，验证X对Y的显著性。
我的意思是能否对原数据进行回归，而不是对差分后的数据进行回归。
或者，能否对非平稳的面板数据进行直接回归，而不考虑协整问题？
本人才学疏浅，望不吝赐教
我认为可以进行回归。道理如下：设第i个单位（省）的观测值为 Z_i=(Y_i, X_i), 其中Y_i=(Y_{i,1}, ..., Y_{i,T})', X_i=(X_{1i}, ,X_{2i}, X_{3i}), X_{1i}=(X_{1i,1}, ..., X_{1i,T})', ..., X_{3i}=(X_{3i,1}, ..., X_{3i,T})'. 设个体效应为alpha_i 。线性模型的假设为 Y_i=alpha_i*1_{T} +X_i*beta +e_i,其中1_{T}=(1,...,1)'为T×1维向量。一般的假定是(X_i,e_i), i=1,...,n为独立同分布的随机向量。在此假定下，随机效应/固定 ...
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我认为可以进行回归。道理如下：设第i个单位（省）的观测值为 Z_i=(Y_i, X_i), 其中Y_i=(Y_{i,1}, ..., Y_{i,T})', X_i=(X_{1i}, ,X_{2i}, X_{3i}), X_{1i}=(X_{1i,1}, ..., X_{1i,T})', ..., X_{3i}=(X_{3i,1}, ..., X_{3i,T})'. 设个体效应为alpha_i 。线性模型的假设为 Y_i=alpha_i*1_{T} +X_i*beta +e_i,其中1_{T}=(1,...,1)'为T×1维向量。一般的假定是(X_i,e_i), i=1,...,n为独立同分布的随机向量。在此假定下，随机效应/固定效应估计量是可以使用的。 可以看出， 这个假定对于X_i的时间序列性质并没有要求。无论X_i是平稳的，还是不平稳或者协整的， 都可以直接计算beta的随机效应/固定效应估计量。当然，如果不同的省份的数据之间有相关性，那么通常的随机效应/固定效应估计量则是有问题的。这个是spatial panel data方法考虑的范围，通常不必要做的如此的复杂。
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是啊，我也想迫切的知道，顶！
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现在方法各异，有的根本不做单位根检验
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能够得到的回归也是伪回归，因为回归的系数中存在异质数据的交叉影响，不能独立地说明系数后的变量对回归等式左边变量的影响程度等，经济意义不明确，达不到回归分析的目的。
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可以首先进行面板数据协整检验，然后利用kao的方法进行回归估计，具体方法参见白仲林的面板数据计量经济学。
另外，楼主的单位根检验应该是混合数据的吧，不是面板数据的单位根检验，一致性存在很大的问题。
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