面板数据如何分析？？ STATA程序及学习资源 免费下载

什么是面板数据，做数据统计分析的都知道，就在时间序列数据，再加上一个纬度，把横断面的数据和时间数据结合起来，即可以分析某个时间点数据，又可以分析不同时间纵向变化的数据。

下面给大家举个例子，来看看什么是横截面数据，时间序列数据，面板数据

横截面数据：2020年中国各省人口数

时间序列数据：1987-2020中国每年人口数

面板数据：横截面数+时间序列, 1987-2020（时间）中国各省（区域）每年人口数。

小猫前期一直搜集的各类年鉴，当年的（如2020年）统计年鉴就是横截面数据，但1987-2020的统计年鉴数据整合，那么就是面板数据。

所以面板数据的信息量要远远大于一般的横截面数据。

小猫前期已经发过几个面板数据，包括

接着再给大家说说面板数据的统计分析方法。

由于面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

数据整理好后，我们就需要对数据进行统计描述和回归分析

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。对于面板数据而言，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。

建立模型：

统计描述后，就需要进行模型估计，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。

各种模型有一定的区别，要根据数据及研究目的进行选择。

具体的回归分析方法的选择，就是我们今天要给大家推送的资源：面板数据回归模型的统计分析。

学习资源包括动态面板数据和静态面板数据的统计分析方法介绍，其中就包括Stata的程序。

学习资料中还包括动态面板数据门槛模型的、静态面板数据模型介绍，详细介绍了面板数据的模型分析方法。

面板数据统计分析思维导图

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