本文目录
- 什么叫面板数据分析
- 如何用spss做面板数据分析，具体步骤是什么
- 什么专业要学面板数据分析，在实际当中怎么运用呢我是文科生，这个学起来难不难
- 面板数据分析的介绍
- 面板数据模型中两个自变量要做两次模型分析吗
- 面板数据分析方法总结
- 面板数据需要做信效度分析吗
- 学会面板数据分析要多久
- 如何用excel进行面板数据回归分析
什么叫面板数据分析
面板数据，即Panel Data，也叫“平行数据”，是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。或者说他是一个m*n的数据矩阵，记载的是n个时间节点上，m个对象的某一数据指标。其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，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同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据（Time Series - Cross Section）”。1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。2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、8、9；重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。这就是面板数据。面板数据是按照英文的直译，也有人将Panel data翻译成综列数据、平行数据等。由于国内没有统一的说法，因此直接使用Panel data这种英文说法应该更准确一些。说面板数据也是比较通用的，但是面板数据并不能从名称上反映出该种数据的实际意义，故很多研究者不愿使用。面板数据分析方法是最近几十年来发展起来的新的统计方法，面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。面板数据的单位根检验的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC检验方法。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS检验 , Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP检验等。面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni (1999，2004)和Kao(1999)提出的检验方法，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残差统计量进行检验。Luciano(2003)中运用Monte Carlo模拟对协整检验的几种方法进行比较，说明在T较小（大）时，Kao检验比Pedroni检验更高（低）的功效。1.指标选取和数据来源经济增长：本文使用地区生产总值 ，以1999年为基期，根据各地区生产总值指数折算成实际 ，单位：亿元。能源消费：考虑到近年来我国能源消费总量中，煤炭和石油供需存在着明显低估，而电力消费数据相当准确。因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系（林伯强，2003）。所以本文使用各地区电力消费量 作为能源消费量，单位：亿千瓦小时。环境污染：污染物以气休、液体、固体形态存在，本文选取工业废水排放量作为环境污染的量化指标，单位：万吨。本文采用1999-2006年全国30个省（直辖市，自治区）的地区生产总值 、电力消费量 和工业废水排放量 的数据构建面板数据集。30个省（直辖市，自治区）包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆，由于西藏数据不全故不包括在内。数据来源于《中国统计年鉴2000-2007》。为了消除变量间可能存在的异方差，本文先对地区生产总值 、地区电力消费量和工业废水排放量进行自然对数变换。
如何用spss做面板数据分析，具体步骤是什么
1、首先，打开spss22.0中文破解版安装包，然后根据用户自己的操作系统进行相应的安装包的选择，不知道自己的操作系统的，可以鼠标右键点击计算机，然后点击属性就可查看到相应的操作系统。
2、然后，勾选第一项单个用户许可证，输入相关的姓名和单位，这里需要选择简体中文进行安装。
3、然后，建议默认，如果用户需要那就点击是，同样建议默认，开始安装直到安装完成，完成之后的界面建议不要去勾选单击此处进行注册。
4、然后，SPSS里把这种类型的资料，不叫面板数据panel data，而叫层次结构数据hierarchical data。
5、然后，分析方法常采用线性混合效应模型linear mixed model，在SPSS13里选analyze-》mixed model-》 linear 可以作。如果模型比较复杂的话，SPSS就做不了，需要找专门软件了，比如前面朋友提到的EVIEWS。
6、最后，在excel里面把数据按每列一个变量输入，然后把这几列数据复制到data里面就可以了，需要该变量名的话，把变量名转置成列，粘贴到变量的标签值里即可。
什么专业要学面板数据分析，在实际当中怎么运用呢我是文科生，这个学起来难不难
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例：基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
面板数据分析的介绍
本书是面板数据分析这一领域的经典之作，本书系统地介绍了有关面板数据的基本理论，尤其是对面板数据在控制未观察到的个体或时间偏差，以避免设定误差，改善估计效率方面的应用；并且，本书审慎地使用了实证研究的案例，这使得本书对经济学、商学、社会学和政治科学的研究生和研究人员非常有用。
面板数据模型中两个自变量要做两次模型分析吗
要做两次。两个自变量对因变量有显著影响，所以要做两次模型分析。面板数据是指在一段时间内跟踪同一组个人的数据，也称为时间序列和横截面混合数据。面板模型是针对面板数据进行分析，面板数据是一种特殊的数据格式。
面板数据分析方法总结
面板数据分析方法总结横截面的异方差与序列的自相关性是运用面板数据模型时可能遇到的最为常见的问题,此时运用OLS可能会产生结果失真,因此为了消除影响,对我国东、中、西部地区的分析将采用不相关回归方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)来估计方程。而对于全国范围内的估计来说,由于横截面个数大于时序个数,所以采用截面加权估计法(Cross SectionWeights, CSW) 。一般而言，面板数据可用固定效应(fixed effect) 和随机效应(random effect) 估计方法,即如果选择固定效应模型,则利用虚拟变量最小二乘法(LSDV) 进行估计;如果选择随机效应模型,则利用可行的广义最小二乘法(FGLS) 进行估计(Greene ,2000) 。它可以极大限度地利用面板数据的优点,尽量减少估计误差。至于究竟是采用固定效应还是随机效应,则要看Hausman 检验的结果。单位根检验：在进行时间序列的分析时,研究者为了避免伪回归问题,会通过单位根检验对数据平稳性进行判断。但对于面板数据则较少关注。随着面板数据在经济领域应用,对面板数据单位根的检验也逐渐引起重视。面板数据单位根的检验主要有Levin、Lin 和Chu 方法(LLC 检验) (1992 ,1993 ,2002) 、Im、Pesaran 和Shin 方法( IPS 检验) (1995 ,1997) 、Maddala 和Wu 方法(MW检验) (1999) 等。协整检验：协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。在进行了各变量的单位根检验后,如果各变量间都是同阶单整，那么就可以进行协整检验了。面板协整检验理论目前还不成熟,仍然在不断的发展过程中,目前的方法主要有:(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推广的DF和ADF检验提出了检验面板协整的方法,这种方法零假设是没有协整关系,并且利用静态面板回归的残差来构建统计量。(2)Pedron(i1999)在零假设是在动态多元面板回归中没有协整关系的条件下给出了七种基于残差的面板协整检验方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的检验方法允许异质面板的存在。(3)Larsson et a(l2001)发展了基于Johansen(1995)向量自回归的似然检验的面板协整检验方法。这种检验的方法是检验变量存在共同的协整的秩。一般的顺序是：先检验变量的平稳性,当变量均为同阶单整变量时,再采用协整检验以判别变量间是否存在长期均衡关系。如果变量间存在长期均衡的关系,我们可以通过误差修正模型(ECM) 来检验变量间的长期因果关系;如变量间不存在协整关系,我们将对变量进行差分,然后通过向量自回归模型(VAR),检验变量间的短期因果关系。
面板数据需要做信效度分析吗
需要。不可以不做信效度。建议，最基本的信效度都无法保证，的做出来的数据有效性会被质疑的。一些即是时间序列又是截面的数据，比如分析1999-2010的公司盈余在某些要求使用平行面板数据的情况下，可以采用该命令来诊断处理后的数据。
学会面板数据分析要多久
5-6年的时间。面板数据(panel data)在现代社会中十分重要，常见于计量经济学之中。截面数据与时间序列数据，是其退化版本。短面板与长面板，动态面板与静态面板，平衡与非平衡面板。
如何用excel进行面板数据回归分析
1、首先，在单元格里输入要回归的数据2、选择“插入”——散点图，选择自己想要的散点图3、做散点图，在点上右击，添加趋势线4、进入“趋势线”选项，选择显示公式和显示R平方值，就出现了回归方程，这样就能较粗略的得出系数和截距5、成果展示图6、对应框入Y值和X值，即可进行分析