截面、时间序列、面板数据的划分界限是否是截然的？时间在统计计量和随机过程中有什么特殊性？
面板数据做相关性分析 不需要分年做，直接做就可以了.相关分析最少不能少于两个数据，当然数据越多越好.
面板数据模型估计一般要做哪些步骤 步骤一：2113分析数据的平稳性（单5261位根检验）。按照正规程序，4102面板数据模型在回1653归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。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。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：一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。一种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量。
在对面板数据进行回归之前是否需要进行单位根检验和协整检验？ 各位好，我是计量初学者，在学到做面板数据分析时，看到有人说在做面板数据之前需要先进行单位根检验和协…
面板数据为什么要做单位根检验？为什么是对每个变量做检验，这样能得到什么？ 因为在面板数据和2113序列数据中5261，如果存在单位根，会产4102生伪回归等严重后果1653，所以必须对每个变量进行单位根检验，这样能够保证每个变量的平稳性，平稳变量回归才是有效的。按照正规程序，面板数据虽然减轻了数据的非平稳性，使得变量的相关性降低，但是各变量还是有趋势、截距问题，可能还是非平稳数据，存在单位根，所以面板数据模型在回归前需检验每个变量是否存在单位根。扩展资料：面板数据维度的确定在面板数据进行模型估计前，要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata不能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。设置面板数据维度的基本命令为：xtset panelvar timvar[，tsoptions]其中panelvar代表截面数据变量，timvar代表时间序列变量。选取某一面板数据进行维度设定（该数据研究职业培训津贴对厂商废弃率的影响）：xtset fcode year
时间序列数据、横截面数据和面板数据三种数据，哪种更容易产生序列相关问题？请举例说 面板数据(Panel Data)是将截面数据和时间序列数据综合起来的一种数据类型，该数据。
什么是横截面数据 截面数据就是同一时间点上各个主体的数据，比如2007年各省的GDP数据放在一起就是一组截面数据
相关性分析要分年做吗？ 不需要分年做，直接做就可以了.相关分析最少不能少于两个数据，当然数据越多越好.
