02面板数据分析.ppt
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02面板数据分析.ppt
* 动态面板数据模型 简介 动态面板数据模型的估计 动态面板数据模型的检验 * 经济增长模型：加入滞后的增长率； 犯罪问题：加入滞后的犯罪率； 如果在面板数据模型中，解释变量包含了因变量的滞后值，则称之为动态面板数据模型。 1. 简介 * 动态面板数据模型的基本形式： 存在的问题： 个体异质性——序列相关； 随机效应和固定效应； 解释变量的问题——滞后因变量； * 静态模型估计量 随机效应模型 FGLS估计量 组间估计量（Between-Groups Estimator） 组内估计量（Within-Groups Estimator） 固定效应模型 最小二乘虚拟变量估
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截面和面板数据分析3.ppt
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STADA面板数据分析.doc
STADA面板数据分析
1、短面板处理
面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据，因此其存在截面数据没有的优势，在用stata进行面板数据的估计时，一般选择xtreg命令进行拟合。本节主要论述短面板的stata实现，即时间维度T相对于截面数n较小的数据。在那种情况下，由于T较小，每个个体的信息较少，故无从讨论扰动项是否存在自相关，我们一般假设其独立同分布。
2、面板数据维度的确定
在面板数据进行模型估计前，要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata不能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。
设置面板数据维度的基本命令
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stata面板数据分析.pdf
Panel Data Analysis
Fixed Random Effects
(ver. 3.0)
Oscar Torres-Reyna
Data Consultant
otorres@
/training/
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面板数据分析措施;Baltagi;;第一节面板数据旳基本问题;一、面板数据旳定义;面板数据是二维构造数据;面板数据是二维构造数据;数据构造旳二维性;面板数据是二维构造数据;第一节面板数据旳基本问题;二、面板数据旳分类;二、面板数据旳分类;二、面板数据旳分类;二、面板数据旳分类;二、面板数据旳分类;第一节面板数据旳基本问题;三、面板数据旳特点;三、面板数据旳特点;三、面板数据旳特点;三、面板数据旳特点;三、面板数据旳特点;;;File：5panel02a;;;其中：和分别表达居民旳消费与收入。
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第四部分— 面板数据分析的应用实例 陈青养 面板数据分析步骤 一、散点图时序图分析 二、面板数据平稳性检验 三、面板数据协整检验 四、面板数据模型设定 五、最终回归模型建立 六、模型应用 实证题目 研究目的：研究中国东北、华北、华东三个地区15个省级地区的居民家庭人均消费和人均收入之间的关系。 数据选取：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（不变价格）和人均收入数据。数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。 数据来源：人均消费数据（不变价格）和人均收入数据都来自1997-2003 《中国统计年鉴》 一、散点图时序图分析 散点图 用原变量建模还是
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短面板数据分析的基本程序.ppt
Whileallthesetechniquesofestimatingthecovariancematrixarerobusttocertainviolationsoftheregressionmodelassumptions,theydonotconsidercross-sectionalcorrelation.However,duetosocialnormsandpsychologicalbehaviorpatterns,spatialdependencecanbeaproblematicfeatureofanymicroeconometricpaneldatasetevenifthecr
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详细的EVIEWS面板数据分析操作.ppt
录入 数据软件操作（EVIEW6.0） 方式一 File/New/ Workfile Workfile structure type ： Dated-regular frequency Start date 1935 End date 1954 OK Objects/New Object ： Type of Object pool OK Cross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _US View/Spreadsheet View：i? m? k?
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录入 数据软件操作（EVIEW6.0） 方式一 File/New/ Workfile Workfile structure type ： Dated-regular frequency Start date 1935 End date 1954 OK Objects/New Object ： Type of Object pool OK Cross Section Identifiers:_GM _CH _GE _WE _US View/Spreadsheet View：i? m? k?
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面板数据分析使用操作.ppt
* 模型二：固定影响 (Fixed Effects) (?i ? ?j，?i =?j ) 说 明 软件给出的固定影响分为： 一 总体均值 二 个体对总体的偏离 由于自变量前系数不变，所以自变量填写在此处 ◎POOL/ESTIMATE如右窗口 点确定结果请点 结果 * 记下S2 记下：自由度为N（T-1）-K * 附注：包含时期个体恒量的固定影响变截距模型 * * 模型三：不变参数模型（所有截面截距相同、系数相同） 由于自变量前系数不变，所以自变量填写在此处，截距也不变，在此填写C 小心此处选：NONE 点确定结果请点 结果 *
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截面与面板数据分析–复旦2.ppt
Analysis of Cross Section and Panel Data Yan Zhang School of Economics, Fudan University CCER, Fudan University Introductory Econometrics A Modern Approach Yan Zhang School of Economics, Fudan University CCER, Fudan University Analysis of Cross Section and Panel Data Part
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空间面板数据分析——R的splm包.doc
空间面板数据分析——R的splm包
（任建辉，暨南大学）
The splm package provides methods for fitting spatial panel data by maximum likelihood and GM.
安装R软件及其编辑器Rstudio
网址：
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下载好Rstudio以后，操作都可以Rstudio中完成了，包括命令的编写、命令运行、图形展示，最方便的要数查看数据了。
R界面
Rstudio界面，形如matl
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面板数据分析3[面板数据分析最新理论进展]单位根检验与协整检验.ppt
面板数据分析的最新理论进展 单位根检验与协整检验 ;目前，在Panel Data分析的理论和应用研究中，单位根和协整理论与应用是最热点。
近年来，有关专家对Panel Data的单位根和协整理论进行了大量的研究。该领域开创性研究工作可以追溯到Levin和Lin（1992，1993）及Quah（1994）。
Panel Data的单位根和协整理论是对时间序列的单位根和协整理论研究的继续和发展，它综合了时间序列和横截面的特性，通过加入横截面能够更加直接、更加精确地推断单位根和协整的存在，尤其是在时间序列不长、可能获得类似国家、地区、企业等单位截面数据的情况下，Panel Data单位根和协整