固定效应估计 面板数据可以利用 xtgls估计吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-02-18 20:20 标签： 面板数据最大似然估计
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12第九讲面板数据回归详解.ppt63页
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面板数据回归 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。所以，面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。
面板数据，简言之是时间序列和截面数据的混合。严格地讲是指对一组个体 如居民、国家、公司等
连续观察多期得到的资料。所以很多时候我们也称其为“追踪资料”。近年来，由于面板数据资料的获得变得相对容易，使其应用范围也不断扩大。 年中国15个省级地区的居民家庭人均消费数据（不变价格） （例一） 面板数据的格式（例二） 当描述截面数据时，我们用下标表示个体，如Yi表示第i个个体的变量Y。当描述面板数据时，我们需要其他符号来同时表示个体和时期。为此我们采用双下标而不是单下标，其中第一个下标i表示个体，第二个下标t表示观测时间。 于是Yit表示n个个体中第i个个体在T期中的第t个时期内变量Y的观测值。 Stata中面板数据的表示 在stata中，首先使用xtset命令指定个体特征和时间特征，然后可以用xtdes命令显示面板数据的结构。
use fatality,clear
state year
xtdes 短面板和长面板 如果面板数据 T 较小，而n 较大，这种面板数据被称为“短面板”（short panel）。（大n小T）如fatality.dta
反之，如果T 较大，而n 较小，则被称为“长面板”（long panel）。 （大T小n）如Grunfeld.dta
面板数据的优势 （1）可以解决遗漏变量问题：遗漏变量偏差是一个普遍存在的问题。虽然可以用工具变量法解决，但有效的工具变量常常很难找。遗漏变量常常是由于不可观测的个体差异或“异质性”
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&&很全的讲解和操作指导 有关FEM和REM的部分很全面
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是不是 xtgls y x, panel(corr)
如果要避免自相关，要用什么命令可以实现汇报AR(1)
载入中......
xtgls y x,panels(corr) corr(ar1)
你好，谢谢你在人大论坛的热心回复，还有一个问题，怎样用命令把AR(1)的显著性用星号标出来，谢谢了
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