1、橫截面數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)橫截面數(shù)據(jù)：（時間固定）橫截面數(shù)據(jù)是在同一時間，不同統(tǒng)計單位相同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)列。橫截面數(shù) 據(jù)是按照統(tǒng)計單位排列的。因此，橫截面數(shù)據(jù)不要求統(tǒng)計對象及其范圍相同，但要求 統(tǒng)計的時間相同。也就是說必須是同一時間截面上的數(shù)據(jù)。如：名稱漲幅%浦冬銀行-2-72白云機場-ron武鋼股份144東風(fēng)汽車-0.98中國國貿(mào)-1 33首創(chuàng)股份2K上海機場-0.56包鋼股價-L48華能國際194時間序列數(shù)據(jù)：（橫坐標為t,縱坐標為y）在不同時間點上收集到的數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)反映某一事物、現(xiàn)象等隨時間的變化狀 態(tài)或程度。面板數(shù)據(jù)：（橫坐標為t,斜坐標為y,縱坐標為z）是截面數(shù)據(jù)與時

2、間序列數(shù)據(jù)綜合起來的一種數(shù)據(jù)類型。其有時間序列和截面兩個 維度，|這類數(shù)據(jù)按兩個維度排列時，是排在一個平面上，與小有一個維度的數(shù)據(jù)排在一條線上有著明顯的不同，整個表格像是一個面板，所以把panel data譯作“面板數(shù)據(jù)”。舉例：如：城市名：北京、上海、重慶、天津的 GDP分別為10、11、9、8 （單位億元）。這就是截面數(shù)據(jù)，在一個時間點處切開，看各個城市的不同就是截面數(shù)據(jù)。如：2000、2001、2002、2003、2004 各年的北京市 GDP 分別為 8、9、10、11、12 （單位億元）。這就是時間序列，選一個城市，看各個樣本時間點的不同就是時間 序列。如：2000、2001、200

3、2、2003、2004各年中國所有直轄市的 GDP分別為：北京市分別為 8、9、10、11、12;上海市分別為 9、10、11、12、13;天津市分別為5、6、7、8、9;重慶市分別為7、8、9、10、11 （單位億元）。這就是面板數(shù)據(jù)份2000200120022003北京11453上海2436重慶2135天津4537關(guān)于面板數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析在寫論文時經(jīng)常碰見一些即是時間序列又是截面的數(shù)據(jù)，比如分析1999-2010的公司盈余管理影響因素，而影響盈余管理的因素有6個，那么會形成如下圖的數(shù)據(jù)公司1公司2公司100因素1因素6盈余管理程 度因素1因素6盈余管理程度因素1因素6盈余管理程 度19992

4、0002010如上圖所示的數(shù)據(jù)即為面板數(shù)據(jù)。 顯然面板數(shù)據(jù)是三維的 ,而時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)都是二維的,把面板數(shù)據(jù)當成時間序列數(shù)據(jù)或者截面數(shù)據(jù)來處理都是不合適的。處理面板數(shù)據(jù)的軟件較多，一般使用Eviews6Q Stata等。個人推薦使用Stata,因為Stata比較適合處理面板數(shù)據(jù)，且個性化強。以下以Stata11.0為例來講解怎么樣處理面板數(shù)據(jù)。由于面板數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)與我們通常使用的存儲結(jié)構(gòu)不太一樣，所在統(tǒng)計分析前，最好在excel中整理一下數(shù)據(jù)，形成如下圖所示的數(shù)據(jù)年份公司名稱因素1因素2因素6盈余管理程度1999公司12000公司1公司12010公司11999公司22000公司2公司

5、22010公司2變量定義及輸入數(shù)據(jù)啟動Stata11.0 , Stata界面有4個組成部分，Review （在左上角）、Variables （左 下角）、輸出窗口（在右上角）、Command （右下角）。首先定義變量，可以輸入命令，也可以通過點擊 Data-Create new Variable or change variable 。特別注意，這里要定義的變量除了因素1、因素2、因素6、盈余管理影響程度等，還要定義年份和公司名稱兩個變量，這兩個變量的數(shù)據(jù)類型（ Type）最好設(shè)置為 int （整型），公司名稱不要使用中文名稱或者字母等，用數(shù)字代替。定義好變量之后 可以輸入數(shù)據(jù)了。數(shù)據(jù)可以直接

6、導(dǎo)入（ File-Import ）,也可以手工錄入或者復(fù)制粘貼（Data-Data Edit（Browse）,手工錄入數(shù)據(jù)和在 excel中的操作一樣。以上面說的為例，定義變量year、company、factor1、factor2、factor3、factor4、factor5、 factor6、DA。變量 company 和 year 分別為截面變量和時間變量。顯然，通過這兩個變量我們可以非常清楚地確定panel data 的數(shù)據(jù)存儲格式。因此，在使用STATA 估計模型之前，我們必須告訴它截面變量和時間變量分別是什么，所用的命令為 tsset,命令為：tsset company year

7、輸出窗口將輸出相應(yīng)結(jié)果。由于面板數(shù)據(jù)本身兼具截面數(shù)據(jù)和時間序列二者的特性，所以對時間序列進行操作的運算同樣可以應(yīng)用到面板數(shù)據(jù)身上。這一點在處理某些數(shù)據(jù)時顯得非常方便。如，對于上述數(shù)據(jù)，我們想產(chǎn)生一個新的變量Lag _factor1 ，也就是factor1 的一階滯后，那么我們可以采用如下命令：gen Lag_factor1=L.factor1統(tǒng)計描述：在正式進行模型的估計之前，我們必須對樣本的基本分布特性有一個總體的了解。對于面板數(shù)據(jù)而言，我們至少要知道我們的數(shù)據(jù)中有多少個截面（個體） ，每個截面上有多少個觀察期間，整個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是平行的還是非平行的。進一步地，我們還要知道主要變量的樣本均值、標

8、準差、最大值、最小值等情況。這些都可以通過以下三個命令來完成：xtdes 命令用于初步了解數(shù)據(jù)的大體分布狀況，我們可以知道數(shù)據(jù)中含有多少個截面，最大和最小的時間跨度是多少。在某些要求使用平行面板數(shù)據(jù)的情況下，我們可以采用該命令來診斷處理后的數(shù)據(jù)是否為平行數(shù)據(jù)。Xtsum 用來查詢對組內(nèi)、組間、整體計算各個變量的基本統(tǒng)計量（如均值、方差等）。為了方便，以下的舉例都只用 factor1 ， factor2 兩個自變量。xtdes DA factor1 facto2xtsum DA factor1 facto2模型回歸。常用的處理面板數(shù)據(jù)的模型有混合OLS模型、固定效應(yīng)模型、隨機效應(yīng)模型。各個模型的

9、區(qū)別請上網(wǎng)查查。下面說說各個模型的命令：混合 OLS 模型輸入命令：regress DA factor1 facto2固定效應(yīng)模型輸入命令：隨機效應(yīng)模型輸入命令：xtreg DA factor1 factor , re模型的選擇及檢驗固定效應(yīng)模型要檢驗個體效應(yīng)的顯著性，這可以通過固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果的最后一行的 F 統(tǒng)計量看出，F(xiàn) 越大越好，可以得出固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合OLS 模型的結(jié)論。隨機效應(yīng)模型要檢驗隨機效應(yīng)是否顯著，要輸入命令：xttest0如果檢驗得到的p 值為0，則隨機效應(yīng)顯著，隨機效應(yīng)模型也優(yōu)于固定效應(yīng)模型。至于固定效應(yīng)模型與隨機效應(yīng)模型選哪一個，則要通過hausman 檢驗來得

10、出。Hausman 檢驗Hausman 檢驗的原假設(shè)是固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機效應(yīng)模型，如果hausman 檢驗的 p值為0，則接受原假設(shè)，使用固定效應(yīng)模型。相關(guān)命令：qui xtreg DA factor1 factor2 ,feest store fequi xtreg DA factor1 factor2 ,reest store rehausman fe檢驗序列相關(guān)固定效應(yīng)模型使用xtserial 命令，隨機效應(yīng)模型使用xttest1 命令 :qui xtreg DA factor1 factor2 ,rexttestl 對于隨機效應(yīng)模型xtserial DA factor1 factor2如果沒有xtserial 命令即輸入上面的命令后彈出no command ，則輸入finditxtserial