面板数据中n大t小是什么
@姓景3837：什么是面板数据 -
尹言17092586855…… 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.面板数据是按照英文的直译,也有人将Panel data翻译成综列数据、平行数据等.由于国内没有统一的说法,因此直接使用Panel data这种英文说法应该更准确一些.说面板数据也是比较通用的,但是面板数据并不能从名称上反映出该种数据的实际意义,故很多研究者不愿使用.
@姓景3837：求教STATA中面板数据单位根检验的做法 -
尹言17092586855…… 仅仅是单位根建议EVIEWS6.0以上非常方便 首先要声明时间序列,输入以下命令:gen t=_n tsset t 然后可以选择一种单位根检验,如选择Dickey-Fuller检验,则输入:dfuller 变量名
@姓景3837：stata面板数据模型 -
尹言17092586855…… 方法/步骤 短面板处理 面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据,因此其存在截面数据没有的优势,在用stata进行面板数据的估计时,一般选择xtreg命令进行拟合.本节主要论述短面板的stata实现,即时间维度T相对于截面数n较小的数...
@姓景3837：面板数据回归分析结果看不懂!! -
尹言17092586855…… 我给你解读一份stata的回归表格吧,应该有标准表格的所有内容了,因为你没有给范例,……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格,它们是类似的. X变量:教育年限 Y变量:儿女数目 各个系数的含义: 左上列: Model SS是指...
@姓景3837：stata中面板数据协整分析求助 -
尹言17092586855…… 面板协整分析非常复杂的 面板数据,n=14,T=24,季度数据,连续的,部分数据搜索不到故有所缺失,做完单位根检验后,用xtwest命令做协整分析,具体命令如下:xtwest mortage CR4 RAL NONL EA , constant trend lags(1)leads(0)lrwindow(3)bootstrap(100),弹出:Continuous time-series are required,Following series contain holes:
@姓景3837：面板数据模型中ar是指什么 -
尹言17092586855…… 面板数据,即Panel Data,是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型.其有时间序列和截面两个维度,当这类数据按两个维度排列时,是排在一个平面上,与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同,整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”.但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭示这类数据的本质上的特点.也有译作“平行数据”或“TS-CS数据(Time Series - Cross Section)”.例如 1990年-2012年中国32个省的gdp就是一个简单的面板数据,既有时间维度,又有截面维度
@姓景3837：stata 定义面板后为什么数据自动排序 -
尹言17092586855…… 面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据,因此其存在截面数据没有的优势,在用stata进行面板数据的估计时,一般选择xtreg命令进行拟合.本节主要论述短面板的stata实现,即时间维度T相对于截面数n较小的数据.在那种情况下,由于T较小,每个个体的信息较少,故无从讨论扰动项是否存在自相关,我们一般假设其独立同分布.
@姓景3837：spss中t值和sig值代表什么意思 急!!!! -
尹言17092586855…… 1.T值表示:逐个检验各自变量(回归). 2.Sig值包含p值.无论数据(sig)的显著性是“显著性”、“中度显著性”还是“高度显著性”,都需要将P值与显著性水平(0.05或0.01)进行比较.如果P值是0.01 3.F值表示:方差检验量...
@姓景3837：stata时间序列数据ecm协整回归时r值较小怎么办 -
尹言17092586855…… 数据虽然是算不平衡面板数据,但是有些id对应的年份只有1年,而且还很多. 还有T太小了,没有必要做单位根检验,你的数据是属于大N小T型的,可以直接用xtreg估计 For the asymptotic normal distribution of Z_t-tilde-bar to hold, T must be a
@姓景3837：如何对面板数据进行F检验 -
尹言17092586855…… 做固定效应模型,模型下面有F检验 POLS 就是OLS ,直接用reg 命令回归即可,结论已经很明确,个体之间在1%的显著性水平下存在明显的差异,POLS不适合.
尹言17092586855…… 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.面板数据是按照英文的直译,也有人将Panel data翻译成综列数据、平行数据等.由于国内没有统一的说法,因此直接使用Panel data这种英文说法应该更准确一些.说面板数据也是比较通用的,但是面板数据并不能从名称上反映出该种数据的实际意义,故很多研究者不愿使用.
@姓景3837：求教STATA中面板数据单位根检验的做法 -
尹言17092586855…… 仅仅是单位根建议EVIEWS6.0以上非常方便 首先要声明时间序列,输入以下命令:gen t=_n tsset t 然后可以选择一种单位根检验,如选择Dickey-Fuller检验,则输入:dfuller 变量名
@姓景3837：stata面板数据模型 -
尹言17092586855…… 方法/步骤 短面板处理 面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据,因此其存在截面数据没有的优势,在用stata进行面板数据的估计时,一般选择xtreg命令进行拟合.本节主要论述短面板的stata实现,即时间维度T相对于截面数n较小的数...
@姓景3837：面板数据回归分析结果看不懂!! -
尹言17092586855…… 我给你解读一份stata的回归表格吧,应该有标准表格的所有内容了,因为你没有给范例,……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格,它们是类似的. X变量:教育年限 Y变量:儿女数目 各个系数的含义: 左上列: Model SS是指...
@姓景3837：stata中面板数据协整分析求助 -
尹言17092586855…… 面板协整分析非常复杂的 面板数据,n=14,T=24,季度数据,连续的,部分数据搜索不到故有所缺失,做完单位根检验后,用xtwest命令做协整分析,具体命令如下:xtwest mortage CR4 RAL NONL EA , constant trend lags(1)leads(0)lrwindow(3)bootstrap(100),弹出:Continuous time-series are required,Following series contain holes:
@姓景3837：面板数据模型中ar是指什么 -
尹言17092586855…… 面板数据,即Panel Data,是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型.其有时间序列和截面两个维度,当这类数据按两个维度排列时,是排在一个平面上,与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同,整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”.但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭示这类数据的本质上的特点.也有译作“平行数据”或“TS-CS数据(Time Series - Cross Section)”.例如 1990年-2012年中国32个省的gdp就是一个简单的面板数据,既有时间维度,又有截面维度
@姓景3837：stata 定义面板后为什么数据自动排序 -
尹言17092586855…… 面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据,因此其存在截面数据没有的优势,在用stata进行面板数据的估计时,一般选择xtreg命令进行拟合.本节主要论述短面板的stata实现,即时间维度T相对于截面数n较小的数据.在那种情况下,由于T较小,每个个体的信息较少,故无从讨论扰动项是否存在自相关,我们一般假设其独立同分布.
@姓景3837：spss中t值和sig值代表什么意思 急!!!! -
尹言17092586855…… 1.T值表示:逐个检验各自变量(回归). 2.Sig值包含p值.无论数据(sig)的显著性是“显著性”、“中度显著性”还是“高度显著性”,都需要将P值与显著性水平(0.05或0.01)进行比较.如果P值是0.01 3.F值表示:方差检验量...
@姓景3837：stata时间序列数据ecm协整回归时r值较小怎么办 -
尹言17092586855…… 数据虽然是算不平衡面板数据,但是有些id对应的年份只有1年,而且还很多. 还有T太小了,没有必要做单位根检验,你的数据是属于大N小T型的,可以直接用xtreg估计 For the asymptotic normal distribution of Z_t-tilde-bar to hold, T must be a
@姓景3837：如何对面板数据进行F检验 -
尹言17092586855…… 做固定效应模型,模型下面有F检验 POLS 就是OLS ,直接用reg 命令回归即可,结论已经很明确,个体之间在1%的显著性水平下存在明显的差异,POLS不适合.
