横截面数据、时间序列数据和面板数据

横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。例如，为了研究某一行业各个企业的产出与投入的关系，我们需要关于同一时间截面上各个企业的产出Q和劳动L、资本投入K的横截面数据。这些数据的统计对象显然是不同的，因为是不同企业的数据。但是关于产出Q和投入L、K的解释、统计口径和计算方法仍然要求相同，即本企业的Q、L、K在统计上要求可比。

截面数据（cross-section data）是指在同一时间（时期或时点）截面上反映一个总体的一批（或全部）个体的同一特征变量的观测值 [1] ，是样本数据中的常见类型之一。例如，工业普查数据，人口普查数据，家庭收入调查数据。

时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度，如我国国内生产总值从1949到2009的变化就是时间序列数据。时间序列数据可作季度数据、月度数据等细分，其中很有代表性的季度时间序列模型就是因为其数据具有四季一样变化规律，虽然变化周期不尽相同，但是整体的变化趋势都是按照周期变化的。

面板数据，即Panel Data，也叫“平行数据”，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。或者说他是一个m*n的数据矩阵，记载的是n个时间节点上，m个对象的某一数据指标，如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。

又如，2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为：

北京市分别为8、9、10、11、12；

上海市分别为9、10、11、12、13；

天津市分别为5、6、7、8、9；

重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。

这就是面板数据。

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