什么是面板数据研究方法

面板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。

面板数据研究方法:

步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）

按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。

步骤二：协整检验或模型修正

情况一：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。

协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。

所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。

因此协整的要求或前提是同阶单整。

情况二：如果如果基于单位根检验的结果发现变量之间是非同阶单整的，即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。

但此时也不要着急，我们可以在保持变量经济意义的前提下，对我们前面提出的模型进行修正，以消除数据不平稳对回归造成的不利影响。

如差分某些序列，将基于时间频度的绝对数据变成时间频度下的变动数据或增长率数据。

此时的研究转向新的模型，但要保证模型具有经济意义。

因此一般不要对原序列进行二阶差分，因为对变动数据或增长率数据再进行差分，我们不好对其冠以经济解释。

步骤三：面板模型的选择与回归

面板数据模型的选择通常有三种形式：

1.混合估计模型。

2.固定效应模型。

3.随机效应模型。