横截面数据时序列数据面板数据

1、百度文库让每个人平等地捉升口我横截面数据、时间序列数据、面板数据横截面数据：（时间固定）横截面数据是在同一时间,不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数 据是按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求 统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。名称涨幅浦发银行-2.72白云机场-1.00武钢股份7.44东风汽车-0.98中国国贸-1.33首创股份-2.92上海机场-0.56包钢股份-1.48华能国际-1.94时间序列数据：（横坐标为I纵坐标为y）在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映某一事物、现象等随时间的变化状 态或程度。面板数据：（横坐标为I斜

2、坐标为*纵坐标为z）是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。其有时间序列和截面两个 维度，当这类数据按两个维度菇洌时是在f平面上，与只有一个维度的数据排 在一条线上有看明显的不同,整个表格像是一个面板，所以把panel data译作”面板数 据。举例：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。

3、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、& 9;重庆市分别为7、& 9、10、11 （单位亿元）。这就是面板数据。城2000200120022003北京1453上海2436重庆2135天津4537关于面板数据的统计分析在写论文时经常碇见一些即是时间序列又是拔而的数据比如分析1999-2010的公司盈余管理影响因素.而影响盈余管理的因素有6个.那么会形成如下图的数据公可1公司2公可100因索1因素6盈余管理程因素1因察6盈余皙理程度1冈索6盈余管

4、理程199920002010如匕图所示的数据即为面板敌据。显然面板数据是三维的 而时间序列数据和黴而数据都是二维的.把而板数据当成时间序列数据或者截而数据來处理都是不合适的：处理而板数据的软件较多.一般使用、Slala等。个人推荐便用Stata.因为Slala比较适合处理而板数抿.且个性化 强，以下以为例來讲解怎么样处理面板数据，由于而板数据的存储结构与我们通常使用的存储结构不太一样.所在统计分析前.最好在excel中整理一下数据.形成 如下图所示的数据年份公司务称 1因索2因責6盈余管理程度1999公可12000公可1公可12010公可11999公可22000公可2公可22010公可2变量定

5、义及输入数据启动f Stata界面有4个组成部分.Review （在左上角）x Variables （左下角）. 输出窗口（在右上角）、Command （右下角）。首先定义变量，可以输入命令,也可 以通过点击 DataCreate new Variable or change variableo特别注意，这里要定义的变量除了因素1、因素2因素6、盈余管理影响程度等,还要定义年份和公司名称两个变量,这两个变量的数据类型（Type ）最好设置为 int （整型），公司名称不要使用中文名称或者字母等,用数字代替。定义好变量之后 可以输入数据了。数据可以直接导入（File-Import）,也可以手工录

6、入或者复制粘贴（Data-Data Edit（Browse）,手工入数据和在excel中的操作一样。以上面说的为例 r 定义变量 year, company, factor!、factor2x factor3s factor4s factor5x factor6x DAO3百度文库让每个人平等地捉升口我变量company和year分别为截面变量和时间变量。显然f通过这两个变量我们可以非常清楚地确定panel data的麦存储格式。因此，在使用STATA估计模型之前，5我们必须告诉它截面变量和时间变量分别是什么，所用的命令为tsset,命令为：tsset company year输出窗口将输出相

7、应结果。时显彳爭E常方便。如，由于面板数据本身兼具截面数据和时间序列二者的特性,所以对时间序列进行操作 的运算同样可以应用到面板数据身上。这一点在处理某些麦 对于上述数据，我们想产生一个新的变量Lag Jactorl ,也就是factorl的一阶滞后, 那么我们可以采用如下命令：gen Lag_factorl=统计描述： 在正式进行模型的估计之前,我们必须对样本的基本分布特性有一个总体的了解。对于面板麦而言，我们至少要知道我们的数据中有多少个截面（个体），每个截面上有多少个观察期间，整个数据结构是平行的还是非平行的。进一步地，我们还要知道主 要变量的样本均值、标准差、最大值、最小值等情况。这些

8、都可以通过以下三个命令 来完成:xtdes命令用于初步了解数据的大体分布状况,我们可以知道数据中含有多 少个截面，最大和最小的时间跨度是多少。在某些要求使用平行面板数据的情况下， 我们可以采用该命令来诊断处理后的数据是否为平行数据。Xtsum用来查询对组内、 组间、整体计算各个变量的基本统计量（如均直 方差等）。为了方便，以下的举例 都只用factorl , factor?两个自变量。xtdes DA factorl facto2 xtsum DA factorl facto2模型回归。常用的处理面板数据的模型有混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型。各个 模型的区别请上网查查。下面说说各

9、个模型的命令:混合OLS模型输入命令：regress DA factorl facto2固定效应模型输入命令：xtreg DA factorl factor, fe随机效应模型输入命令：xtreg DA factor 1 factor, re模型的选择及检验固定效应模型要检验个体效应的显著性，这可以通过固定效应模型回归结果的最后 一行的F统计量看出,F越大越好,可以得出固定效应模型优于混合OLS模型的结论。 随机效应模型要检验随机效应是否显著,要输入命令:xttestO如果检验得到的P值为0,则随机效应显著,随机效应模型也优于固定效应模型。至 于固定效应模型与随机效应模型选哪一个，则要通过ha

10、usman检验来得出。Hausman 检验Hausman检验的原假设是固定效应模型优于随机效应模型,如果hausman检验的p 值为0,则接受原假设”使用固定效应模型。相关命令:qui xtreg DA factor 1 factor2 ,feest store fequi xtreg DA factor 1 factor2 ,reest store rehausman fe检验序列相关固定效应模型使用xtserial命令，随机效应模型使用xttestl命令：qui xtreg DA factor 1 factor2 ,rexttestl对于随机换模型xtserial DA factorl factor?如果没有xtserial命令即输入上面的命令后弹出no command ,则输入