python面板数据模型操作步骤_面板数据分析方法步骤全解
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面板数据分析方法步骤全解
面板数据的分析方法或许我们已经了解许多了，
但是到底有没有一个
基本的步骤呢？那些步骤是必须的？这些都是我们在研究的过程中
需要考虑的，
而且又是很实在的问题。
面板单位根检验如何进行？协
整检验呢？什么情况下要进行模型的修正？面板模型回归形式的选
择？如何更有效的进行回归？诸如此类的问题我们应该如何去分析
并一一解决？以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结，
和大家分享一下，也希望大家都进来讨论讨论。
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。
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。
这种情况称
为称为虚假回归或伪回归(
spurious
regression
)
。他认为平稳的真正
含义是：一个时间序列剔除了不变的均值(可视为截距)和时间趋势
以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。
因此单位根检验时
有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无
。
因此为了避免伪回归，
确保估计结果的有效性，
我们必须对各面板序