panel分析(panel专家)

统计史或计量经济学中,panel分析里面的random effect,fixed effect,between estimation这类名称命名的来

其实你找本书看一眼都有详细解释……random effect和fixed effect指的是subject-specific和population mean是random或是fixed,就是说在调整regression的ai项是random的还是fix在一个固定的数值的,具体是谁什么时候提出的,我没注意过。wiki引用的reference是:Nan M. Laird and James H. Ware (1982) "Random-Effects Models for Longitudinal Data,"Biometrics, 38 (4), 963-974。between estimation我数学一直不好,真不知道……,between estimator是说,在FGLS里,因为有random effect,所以不符合使用GLS的假设。所以对所有的individual i,取Xi的平均值对Yi做regression.这样得到的error term(eb)就包含了random effect里的调整项ai和error(e)。这样就可以得出constant的error term(eb)和var(eb),这样就符合了GLS的assumption,就可以进行GLS了…… 之所以叫between就是因为这个estimator是夹在中间的……让OLS和LSDV同时成立……我希望你看懂了我的解释……

采纳哦

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。

panel data分析时怎样测量异方差

在电子表格上复制横截面的数据. 在Eviews的工作区空白处贴上,点击完成. 如图, 输入一元模型,点击完成. 在工具栏表选择异方差性测试 选取Breusch–Pagan test,这个测试主要检定异方差性的存在,点击确定. 在模型窗口出现Breusch–Pagan test的统计数。

panel data 如何确定是使用固定效应分析还是随机效应分析？

确定是使用固定效应分析还是随机效应分析的方法是：

使用EVIEWS对回归方程进行混合模型求解。 结果中，有一个特殊的求和平方残值（在结果下方，在R平方值旁边），这是残差平方的总和，该值为S3。

然后，用变量截距模型求解，得到S3。 最后，使用可变系数模型获得S1。 使用这三个值，就可以计算F值了。

扩展资料：

F检验用于确定方程是混合方程，可变截距方程还是可变系数方程，需要残差平方和才能求解这三个方程。 Hausman检验确定常数项的固定或随机影响， 两者是不同的问题。

确定使用固定效果还是随机效果的面板数据需要进行hausman测试。 该过程是首先对面板数据执行随机性测试，然后在结果窗口的PROC菜单下选择hausman测试。 该测试的原始假设是应使用随机效应，而该假设是固定效应。