面板数据聚类, 因子分析和主成分分析咋做?

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感谢群友 @软软草 供稿

之前，这里有讲过面板数据模型操作指南, 不得不看的16篇文章和聚类分析(Cluster Analysis)及操作过程，但是还没有讲过将两者结合起来的Panel data clustering analysis。

以下这篇文章是讲多指标的面板数据聚类问题，即咱们需要在考虑很多指标的基础上对各个个体进行聚类。文章的做法是这样的，先得到按照时间对各个体所对应的指标数据求均值，这样就可以构建一个某个时间点该指标所对应的均值，比如2019年A指标的均值，2020年A指标的均值..

下面这篇文章开展多指标面板数据中的因子分析，与上面的聚类分析类似，也是先把三维度的数据信息通过处理转化为二维度的信息。

这种方法的缺陷以下文字讲得比较清楚，因此也需要有取舍地使用。

关于其他多元分析方法及操作，强烈建议圈友收藏阅读以下文章：

以上方式在多元分析中的应用比较多，但毛病也不少，毕竟损失了不少信息，因此后续的研究工作还在不断开展。可以有选择性的参考以下文献：

2年，计量经济圈公众号近1000篇文章，

Econometric Circle

数据系列：空间矩阵 | 工企数据 | PM2.5 | 市场化指数 | CO2数据 |  夜间灯光 

计量系列：匹配方法 | 内生性问题 | 工具变量 | DID |  面板数据 | 常用TOOL

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