求解:面板数据不同截面的截距项代表什么?
1、由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata不能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。
2、如果收入为0，则截距项就是自发消费。这样，不同地区的自发消费就不同，截距项就不一样。就可以对自发消费进行排序。但是，对于实际使用的很多面板模型，通常是不解释这个截距项的。
3、面板数据截距项显著是有意义的，可以分析数据的平稳性，因为面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时就需要对这些数据进行回归。
4、步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验） 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。
5、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”。
6、在 几何上 代表个体异质性的截距；在 统计上 则代表一个扰动项： 在短面板，我们假设 为独立同分布(长面板可以放松此假定)，且与 不相关。另外， 显然，与截面数据相比，面板数据提供了更为丰富的模型与估计方法。
R语言-v1-基础知识
FUN = mean).tapply函数根据第二个变量(Transect)的不同水平对第一变量(R)进行了求平均值运算。还可以求sd，var，length等操作。R语言初学者指南P75详细介绍了这个函数。
向量是 R 语言中最基本的数据类型，在 R 中没有单独的标量（例如 1 本质上是 c(1)） 。R 中可以用 = 或者 - 来进行赋值 ， -的快捷键是 alt + - 。
R语言常用函数整理本篇是基础篇，即R语言自带的函数。
【空间计量】(非原创)
1、当用横截面数据建立计量经济学模型时，由于这种数据在空间上表现出的复杂性、自相关性和变异性，使得解释变量对被解释变量的影响在不同区域之间可能是不同的，假定区域之间的经济行为在空间上具有异质性的差异可能更加符合现实。
2、空间相互依存的设定空间关系的非对称性空间解释变量的重要性过去的和将来的相互作用之间的区别空间模拟。与传统的计量经济学相比，空间计量经济学的定义更狭义。
3、空间计量方法的优点原因如下。第一个可以防止空间溢出效应性影响内生性。第二个可以考察空间溢出的影响的方向，是正向溢出还是负向溢出。
4、图形输出和文本输出。空间计量结果可以通过图形输出、文本输出、表格输出等方式输出，具体输出方式可以根据实际需求来确定。空间计量也叫做spatialeconometrics，实际上就是把咱们平时用到的那些方法加入一些空间效应后做的系列回归。
5、为确定是使用空间滞后模型SLM还是空间误差模型SEM，需要进行模型的选择。先采用最小二乘法（OLS）对模型进行估计，然后比较拉格朗日乘数LM的显著性。
6、空间计量必须进行双向固定，这是因为空间计量是通过测量两个点之间的距离来确定空间位置和方向的。如果只进行单向固定，那么无法保证测量的精度和准确性，甚至会导致误判或误差累加。
stata面板数据模型
1、因为在面板数据和序列数据中，如果存在单位根，会产生伪回归等严重后果，所以必须对每个变量进行单位根检验，这样能够保证每个变量的平稳性，平稳变量回归才是有效的。
2、面板数据模型检验存在序列相关解决方法：学习stata。数据导进去。根据此对模型进行修改。一个命令就出来了。
3、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。
4、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。
5、stata中处理面板数据如何选择模型 方法的选择一般基于因变量类型。
如何用stata做面板数据的滚动回归
1、面板数据实际上就包含了时间序列信息，面板数据的回归可用xtreg命令，例如xtreg y x z，fe。
2、用STATA处理面板数据，首先要声明数据是面板数据，命令是xtreg x1 x2 变量x1就是观测值的单位，就是一般模型里的i，变量x2是观测值的时间，就是一般模型里的t。
3、test语句的用法：test+式子，是用F检验来检验后面式子中变量对应的系数是否满足式子的数学关系。如果你需要T检验用ttest语句。
4、关于面板数据分位数回归的stata命令已出，为qregpd，在stata中输入“findit qregpd”即可搜索到下载命令，下载即可。并可以通过命令“help qregpd”查看命令语句使用明细。
5、进行单位根检验和协整检验，以判断拟合模型的平稳性。
6、-10行表示解释变量的估计权重，截距，标准差，Z统计量，P值及95%置信区间。
面板数据中时间t比变量k少还能做吗
1、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。
2、可以，但不能所有的解释变量都是时间序列，面板数据是时间序列数据与截面数据的结合，凡是关于时间序列数据必须通过单位根检验数据平稳性，这是计量的前提。
3、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。
4、需要用一阶差分做回归，因为你的数据不平稳，跑出来的回归是spurious的. stata里面一阶差分直接用d.X表示。
5、但K太大，会使控制作用对被控变量的影响过强，使系统的稳定性下降。在相同的控制作用下，时间常数T大，则被控变量的变化比较缓慢，但过渡过程时间较长；若时间常数T小，则被控变量变化速度快。
6、如果短面板数据的个体观测值比较少，时间序列观测值比较多，且存在时间趋势，那么进行单位根检验是有必要的。因为在这种情况下，短面板数据可能存在非平稳问题，导致回归结果不准确，需要进行差分等操作处理。