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第8章 面板数据（panel data ）模型§8.1 面板数据模型及其检验一、面板数据例例，失业状况分析。
第1种情况假设现有2007年辽宁14个市产业结构与失业状况的数据，则采用回归分析模型 可分析产业结构与失业状况关系。
市 失业率 产业结构 1 2┆ i y 12,,...,k i i i x x xN=14假设现有辽宁沈阳市产业结构与失业状况的1990—2007年数据，则采用 时序分析模型可分析沈阳市的产业结构与失业状况关系。
年 失业率 产业结构 1 2┆ t y 12,,...,k t t t x x x T=18如果有辽宁14个市产业结构与失业状况的1990—2007年面板数据，则须采用panel data 模型，同时，既可分析产业结构与失业状况关系，也可分析产业政策与失业的关系。
按年1990 市 失业率 产业结构 1 2┆ 1i y 12111,,...,k i i i x x x N=14┆第t 年 it y 12,,...,k it it it x x x ┆2007 市 失业率 产业结构1 2┆ 18i y 12181818,,...,k i i i x x x N=14或者按市1 年 失业率 产业结构1 212kT=18┆第i 市 it y 12,,...,k it it it x x x ┆N 年 失业率 产业结构1 2┆ Nt y 12,,...,k Nt Nt Nt x x x T=18第一种情况是，只有N 个样本的截面数据，采用回归分析模型的分析；第二种情况是，只有某一样本的T 时间长度的纵向（时间序列）数据，采用时间序列模型的分析；而第三种情况是，同时有N 个样本的T 时间长度的数据，即面板数据（平行数据、纵向数据、综列数据）。
二、面板数据模型及其类型设被解释变量为y 与k 个解释变量12,,...,k x x x 有线性相关关系1212...k it i i it i it ik it it y x x x u αβββ=+++++ (8.1.1)1,2,...,;1,2,...,i N t T ==若记 (it x =12',,...,)k it it it x x x ，12(,,...,)i i i ik ββββ'=，则上式可写成it i iti it y x u αβ'=++ （8.1.2） 1,2,...,;1,2,...,i N t T ==通常模型满足基本假设条件为2~(0,)it u iid σ，即相互独立、服从以0为期望、2σ为方差的相同分布。
计量经济学面板数据模型讲义1．面板数据定义。
时间序列数据或截面数据都是一维数据。
例如时间序列数据是变量按时间失掉的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。
面板数据〔panel data〕也称时间序列截面数据〔time series and cross section data〕或混合数据〔pool data〕。
面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。
面板数据表示图见图1。
面板数据从横截面〔cross section〕上看，是由假定干集体〔entity, unit, individual〕在某一时辰构成的截面观测值，从纵剖面〔longitudinal section〕上看是一个时间序列。
面板数据用双下标变量表示。
例如y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, TN表示面板数据中含有N个集体。
T表示时间序列的最大长度。
假定固定t不变，y i ., ( i = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；假定固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列〔集体〕。
图1 N=7，T=50的面板数据表示图例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。
固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。
面板数据由30个集体组成。
共有330个观测值。
关于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，假设从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，那么称此面板数据为平衡面板数据〔balanced panel data〕。
假定在面板数据中丧失假定干个观测值，那么称此面板数据为非平衡面板数据〔unbalanced panel data〕。
留意：EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估量模型。
经济学毕业论文中的面板数据模型分析方法选择在经济学毕业论文中，面板数据模型的选择是非常重要的一环。
面板数据模型以其能够充分利用交叉面（cross-section）和时间面（time-series）数据，帮助分析经济现象和政策效果而被广泛运用。
本文将探讨面板数据模型的分析方法选择，并介绍几种常见的面板数据模型。
1. 引言面板数据模型是一种同时利用纵向和横向数据的统计方法。
相对于纯粹的横截面数据或时间序列数据，面板数据模型能提供更多的信息和更准确的结果。
因此，在经济学毕业论文中，选择合适的面板数据模型非常重要。
2. 面板数据模型简介面板数据模型分为固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。
固定效应模型假设个体间存在固定的差异，而随机效应模型则假设这些差异由于随机因素而产生。
具体选择何种模型需要根据实际情况进行判断。
3. 面板数据模型的选择方法1) Hausman检验（Hausman test）Hausman检验是一种判断固定效应模型和随机效应模型哪种更合适的常用方法。
它基于两种模型的估计量的差异，判断是否存在可观测的外生性。
2) 收敛性检验（Convergence test）在进行面板数据模型分析之前，需要进行收敛性检验。
收敛性检验用于判断面板数据模型是否可以得到一致的估计结果。
3) 多重共线性检验（Multicollinearity test）多重共线性可能导致面板数据模型产生无效的估计结果，因此需要进行多重共线性检验。
常用的检验方法包括方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）和条件指数（Condition Index）。
4) 随机效应模型与固定效应模型对比如果Hausman检验的p值小于0.05，拒绝随机效应模型，可以选择固定效应模型。
否则，可以采用随机效应模型。
4. 面板数据模型实证分析以“中国就业效应的跨国比较”为例，我们来进行面板数据模型的实证分析。
