面板數(shù)據(jù)的常見處理

1、面板數(shù)據(jù)的常見處理（2012-03-02 11:16:14）標(biāo)簽：雜談在寫論文時經(jīng)常碰見一些即是時間序列又是截面的數(shù)據(jù)，比如分析1999-2010的公司盈余管理影響因素，而影響盈余管理的因素有6個，那么會形成如下圖的數(shù)據(jù)公司1公司2公司100因素1因素6盈余管理程因素1因素6盈余管理程 度因素1因素6盈余管理 程度19992000.2010如上圖所示的數(shù)據(jù)即為面板數(shù)據(jù)。顯然面板數(shù)據(jù)是三維的，而時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù) 都是二維的，把面板數(shù)據(jù)當(dāng)成時間序列數(shù)據(jù)或者截面數(shù)據(jù)來處理都是不合適的。處理面板數(shù)據(jù)的軟件較多，一般使用Eviews6.0、Stata等。個人推薦使用Stata,因為Stata比較適

2、合處理面板數(shù)據(jù)，且個性化強(qiáng)。以下以Stata11.0為例來講解怎么樣處理面板數(shù)據(jù)。由于面板數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)與我們通常使用的存儲結(jié)構(gòu)不太一樣，所在統(tǒng)計分析前，最好 在excel中整理一下數(shù)據(jù)，形成如下圖所示的數(shù)據(jù)年份公司名稱因素1因素2因素6盈余管理程度1999公司12000公司1公司12010公司11999公司22000公司2公司22010公司2變量定義及輸入數(shù)據(jù)啟動Stata11.0, Stata界面有4個組成部分，Review （在左上角）、 Variables （左下角）、輸出窗口（在右上角）、 Command （右下角）。首先定義變量，可以輸入命令，也可以通 過點(diǎn)擊 Data-Creat

3、e new Variable or change variable 。特別注意，這里要定義的變量除了因素1、因素2、因素6、盈余管理影響程度等，還要定義年份和公司名稱兩個變量，這兩個變量的數(shù)據(jù)類型 （Type）最好設(shè)置為int（整型），公司名稱不要使用中文名稱或者字母等，用數(shù)字代替。定義好變量之后可以輸入數(shù)據(jù)了。數(shù)據(jù)可以直接導(dǎo)入 (File-Import ),也可以手工錄入或者復(fù)制粘貼(Data-Data Edit(Browse),手工錄入數(shù)據(jù)和在excel中的操作一樣。以上面說的為例，定義變量 year、company、factor1、factor2、factor3、factor4、fact

4、or5、 factor6、 DA。變量company和year分別為截面變量和時間變量。顯然，通過這兩個變量我們可以非常 清楚地確定panel data的數(shù)據(jù)存儲格式。因此，在使用 STATA估計模型之前，我們必須告 訴它截面變量和時間變量分別是什么，所用的命令為tsset,命令為：tsset company year輸出窗口將輸出相應(yīng)結(jié)果。由于面板數(shù)據(jù)本身兼具截面數(shù)據(jù)和時間序列二者的特性，所以對時間序列進(jìn)行操作的運(yùn)算同樣可以應(yīng)用到面板數(shù)據(jù)身上。這一點(diǎn)在處理某些數(shù)據(jù)時顯得非常方便。如，對于上述數(shù)據(jù)，我們想產(chǎn)生一個新的變量 Lag _factor1 ，也就是factor1的一階滯后，那么我們可以

5、采用如 下命令：gen Lag_factor1=L.factor1統(tǒng)計描述:在正式進(jìn)行模型的估計之前，我們必須對樣本的基本分布特性有一個總體的了解。對于面板數(shù)據(jù)而言，我們至少要知道我們的數(shù)據(jù)中有多少個截面(個體)，每個截面上有多少個觀察期間，整個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是平行的還是非平行的。進(jìn)一步地，我們還要知道主要變量的樣本均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值等情況。這些都可以通過以下三個命令來完成：xtdes命令用于初步了解數(shù)據(jù)的大體分布狀況，我們可以知道數(shù)據(jù)中含有多少個截面，最大和最小的時間跨度是多少。在某些要求使用平行面板數(shù)據(jù)的情況下，我們可以采用該命令來診斷處理后的數(shù)據(jù)是否為平行數(shù)據(jù)。Xtsum用來查詢對組

6、內(nèi)、組間、整體計算各個變量的基本統(tǒng)計量(如均值、方差等)。為了方便，以下的舉例都只用factor1 , factor2兩個自變量。xtdes DA factor1 facto2xtsum DA factor1 facto2模型回歸。常用的處理面板數(shù)據(jù)的模型有混合OLS模型、固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型。各個模型的區(qū)別請上網(wǎng)查查。下面說說各個模型的命令：混合OLS模型輸入命令：regress DA factor1 facto2固定效應(yīng)模型輸入命令：xtreg DA factor1 factor , fe隨機(jī)效應(yīng)模型輸入命令：xtreg DA factor1 factor , re模型的選擇及檢驗固

7、定效應(yīng)模型要檢驗個體效應(yīng)的顯著性，這可以通過固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果的最后一行的F統(tǒng)計量看出，F(xiàn)越大越好，可以得出固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合OLS模型的結(jié)論。隨機(jī)效應(yīng)模型要檢驗隨機(jī)效應(yīng)是否顯著，要輸入命令：xttest0如果檢驗得到的p值為0,則隨機(jī)效應(yīng)顯著，隨機(jī)效應(yīng)模型也優(yōu)于固定效應(yīng)模型。至于固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型選哪一個，則要通過hausman檢驗來得出。Hausman 檢驗Hausman檢驗的原假設(shè)是固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型，如果hausman檢驗的p值為0,則接受原假設(shè)，使用固定效應(yīng)模型。相關(guān)命令：qui xtreg DA factorl factor2 ,feest store fequi xtreg DA factor1 factor2 ,reest store rehausmanfe檢驗序列相關(guān)固定效應(yīng)模型使用xtserial命令，隨機(jī)效應(yīng)模型使用xttest1命令：qui xtreg DA factor1 factor2 ,rexttest1 對于隨機(jī)效應(yīng)模型xtserial DA factor1 factor2如果沒有 xtserial命令即輸入上面的命令后彈出no command，則輸入finditxtserial.ado可以自動搜索到進(jìn)行安裝。檢驗截面相關(guān)性及截面異方差性由于面板數(shù)據(jù)都是針對國家或公司的，因