STATA与面板数据回归

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1、面板数据模型与stata软件的应用一、什么是面板数据二、面板数据模型的优势三、面板模型的估计方法：FE和RE四、stata软件简介五、如何用stata估计面板模型：案例分析一、面板数据类型时间维度+截面维度如我们在分析中国各省份的经济增长时，共有31个截面，每个截面都取1979-1998共20年的数据，共有620个观察值，这是一个典型的平行面板数据上市公司财务数据，研究一段时期内（1998-2008）上市公司股利的发放数额与股票账面价值之间的关系，共有20×11=220个观测值强调经济理论基础、强调微观行为基础表11996-2002年中国东北、华北、华东15个

2、省级地区的居民家庭人均消费数据（不变价格）地区人均消费1996199719981999200020012002CP-AH（安徽）3282.4663646.1503777.4103989.5814203.5554495.1744784.364CP-BJ（北京）5133.9786203.0486807.4517453.7578206.2718654.43310473.12CP-FJ（福建）4011.7754853.4415197.0415314.5215522.7626094.3366665.005CP-HB（河北）3197.3393868.3193896.778

3、4104.2814361.5554457.4635120.485CP-HLJ（黑龙江）2904.6873077.9893289.9903596.8393890.5804159.0874493.535CP-JL（吉林）2833.3213286.4323477.5603736.4084077.9614281.5604998.874CP-JS（江苏）3712.2604457.7884918.9445076.9105317.8625488.8296091.331CP-JX（江西）2714.1243136.8733234.4653531.7753612.7223914.

4、0804544.775CP-LN（辽宁）3237.2753608.0603918.1674046.5824360.4204654.4205402.063CP-NMG（内蒙古）2572.3422901.7223127.6333475.9423877.3454170.5964850.180CP-SD（山东）3440.6843930.5744168.9744546.8785011.9765159.5385635.770CP-SH（上海）6193.3336634.1836866.4108125.8038651.8939336.10010411.94CP-SX（山西）2

5、813.3363131.6293314.0973507.0083793.9084131.2734787.561CP-TJ（天津）4293.2205047.6725498.5035916.6136145.6226904.3687220.843CP-ZJ（浙江）5342.2346002.0826236.6406600.7496950.7137968.3278792.210表2上市公司的投资与股票账面价值：N=20,T=4面板数据模型和stata软件应用二、面板数据模型有以下几个优点:第一，PanelData模型可以通过设置虚拟变量对个别差异（非观测效应）进行控制；

6、第二，PanelData模型通过对不同横截面单元不同时间观察值的结合，增加了自由度，减少了解释变量之间的共线性，从而改进了估计结果的有效性；第三，PanelData模型是对同一截面单元集的重复观察,能更好地研究经济行为变化的动态性举例交通死亡率与酒后驾车人数（一段时间内江苏省各市）其他的非观测（潜在）因素：南京与苏州汽车本身状况道路质量当地的饮酒文化单位道路的车辆密度非观测效应导致估计结果不准确，面板数据可以控制和估计非观测效应面板数据模型形式：其中，i=1,2,3...N，截面标示;t=1,2,...T，时间标示；xit为k×1解释变量，β为k×1系数列向量

7、对于特定的个体i而言，ai表示那些不随时间改变的影响因素，而这些因素在多数情况下都是无法直接观测或难以量化的，如个人的消费习惯、地区的经济结构，法律和产权制度等，一般称其为“个体效应”(individualeffects)面板数据模型的误差项由两部分组成：一部分是与个体观察单位有关的，它概括了所有影响被解释变量，但不随时间变化的因素，因此，面板数据模型也常常被成为非观测效应模型；另外一部分概括了随截面随时间而变化的不可观测因素，通常被成为特异性误差或特异扰动项GDPX(Invest、edu)北京江苏省山西省基础设施更加完善，受教育程度较好、经济结构以服务业为主

8、、法制更健全面板模型选择：固定效应还是