横截面数据时间序列数据面板数据

1、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，不一样统计单位相同统计指标构成的数据列。横截面数据是依据统计单位摆列的。所以，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。也就是说一定是同一时间截面上的数据。如：时间序列数据：(横坐标为t,纵坐标为y)在不一样时间点上采集到的数据，这种数据反应某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。如：面板数据：(横坐标为t,斜坐标为y,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种类。其有时间序列和截面两个维度，当这种数据按两个维度摆列时，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

2、一样，整个表格像是一个面板,所以把paneldata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，看各个城市的不一样就是截面数据。如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、（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一样就是时间序列。如：2000、2001、2002、2003、2004各年中国全部直辖市的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

3、市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。这就是面板数据。对于面板数据的统计剖析在写论文时常常遇见一些即是时间序列又是截面的数据，比方剖析1999-2010的企业盈利管理影响要素，而影响盈利管理的要素有6个，那么会形成以下列图的数据企业1企业2企业100要素1盈利管理程要素1要素6要素1盈利管理程要素6盈利管理程度要素6度度199920002010如上图所示的数据即为面板数据。明显面板数据是三维的，而时间序列数据和截面数据都是二维的，把面板数据当作时间序列数据或许截面数据来办理都是不适合的。办理面板数据的软件许多，一般使用Eviews6.0、Stata等。个人介绍使用Stata，因为Stat

4、a比较适合办理面板数据，且个性化强。以下以Stata11.0为例来解说怎么样办理面板数据。因为面板数据的储存构造与我们往常使用的储存构造不太相同，所在统计剖析前，最幸亏excel中整理一下数据，形成以下列图所示的数据年份企业名称要素1要素2要素6盈利管理程度1999企业12000企业1企业12010企业11999企业22000企业2企业22010企业2量定及入数据启Stata11.0，Stata界面有4个成部分，Review（在左上角）、Variables（左下角）、出窗口（在右上角）、Command（右下角）。第一定量，能够入命令，也能够通点Data-CreatenewVariableorc

5、hangevariable。特注意，里要定的量除了要素1、要素2、要素6、盈利管理影响程度等，要定年份和企业名称两个量，两个量的数据型（Type）最好置int（整型），企业名称不要使用中文名称或许字母等，用数字取代。定好量以后能够入数据了。数据能够直接入（File-Import），也能够手工入或许复制粘（Data-DataEdit(Browse)），手工入数据和在excel中的操作一。以上边的例，定量year、company、factor1、factor2、factor3、factor4、factor5、factor6、DA。变量company和year分别为截面变量和时间变量。明显，经过这两

6、个变量我们能够特别清楚地确立paneldata的数据储存格式。所以，在使用STATA预计模型以前，我们一定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：tssetcompanyyear输出窗口将输出相应结果。因为面板数据自己兼具截面数据和时间序列两者的特征，所以对时间序列进行操作的运算相同能够应用到面板数据身上。这一点在办理某些数据时显得特别方便。如，对于上述数据，我们想产生一个新的变量Lag_factor1，也就是factor1的一阶滞后，那么我们能够采纳以下命令：genLag_factor1=L.factor1统计描绘：在正式进行模型的预计以前，我们一定对样本的基本散

7、布特征有一个整体的认识。对于面板数据而言，我们起码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察看时期，整个数据构造是平行的仍是非平行的。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、最小值等状况。这些都能够经过以下三个命令来达成：xtdes命令用于初步认识数据的大概散布状况，我们能够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状况下，我们能够采纳该命令来诊疗办理后的数据能否为平行数据。Xtsum用来查问对组内、组间、整体计算各个变量的基本统计量（如均值、方差等）。为了方便，以下的举例都只用factor1，factor2两个自变量

8、。xtdesDAfactor1facto2xtsumDAfactor1facto2模型回归。常用的办理面板数据的模型有混淆OLS模型、固定效应模型、随机效应模型。各个模型的差别请上网查查。下边谈谈各个模型的命令：混淆OLS模型输入命令：regressDAfactor1facto2固定效应模型输入命令：xtregDAfactor1factor,fe随机效模型入命令：xtregDAfactor1factor,re模型的及固定效模型要个体效的著性，能够通固定效模型回果的最后一行的F量看出，F越大越好，能够得出固定效模型于混淆OLS模型的。随机效模型要随机效能否著，要入命令：xttest0假如获得的p

9、0，随机效著，随机效模型也于固定效模型。至于固定效模型与随机效模型哪一个，要通hausman来得出。HausmanHausman的原假是固定效模型于随机效模型，假如hausman的p0，接受原假，使用固定效模型。有关命令：quixtregDAfactor1factor2,feeststorefequixtregDAfactor1factor2,reeststorerehausmanfe序列有关固定效模型使用xtserial命令，随机效模型使用xttest1命令:quixtregDAfactor1factor2,rexttest1于随机效模型xtserialDAfactor1factor2假如没有xtserial命令即入上边的命令后出nocommand，入finditxt