python面板数据分析代码_面板数据分析是什么如何进行面板数据分析？

面板数据也被称作时间序列与截面混合数据。是截面上个体在不同时点重复观测数据。面板数据分析就是根据面板数据进行分析得出相应对于时间以及重复概率的结论。由于观测值相对增多，可以增加估计量的抽样精度，对于固定效应回归模型能得到参数一致估量值，同时面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息。因此在很多时候，我们更倾向于使用面板数据分析。那应该如何进行面板数据分析呢？

面板数据分析主要分为三个步骤：

一、分析数据的平稳性即单位根检验

面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。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列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。单位根检验一般是先从水平（level）序列开始检验起，如果存在单位根，则对该序列进行一阶差分后继续检验，若仍存在单位根，则进行二阶甚至高阶差分后检验，直至序列平稳为止。

二、协整检验或模型修正

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。

三、面板模型的选择与回归

面板数据模型一般有三种形式可以选择：混合估计模型、固定效应模型、随机效应模型。在面板数据模型形式的选择方法上，我们经常采用F检验决定选用混合模型还是固定效应模型，然后用Hausman检验确定应该建立随机效应模型还是固定效应模型。在回归的时候，权数可以选择按截面加权的方式，对于横截面个数大于时序个数的情况更应如此，表示允许不同的截面存在异方差现象

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