面板数据模型与stata软件的应用

1、内（1998-2008）上市公司股利的发放数额与股票账面价值之间的关系，共有20 11=220个观测值 强调经济理论基础、强调微观行为基础,表1 1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费数据（不变价格）,表2 上市公司的投资与股票账面价值：N=20,T=4,面板数据模型和stata软件应用,二、面板数据模型有以下几个优点: 第一，Panel Data 模型可以通过设置虚拟变量对个别差异（非观测效应）进行控制； 第二，Panel Data 模型通过对不同横截面单元不同时间观察值的结合，增加了自由度，减少了解释变量之间的共线性，从而改进了估计结果的有效性； 第三，Panel Data模型是对同一截面单元集的重复观察, 能更好地研究经济行为变化的动态性,举例,交通死亡率与酒后驾车人数（一段时间内江苏省各市） 其他的非观测（潜在）因素：南京与苏州 汽车本身状况 道路质量 当地的饮酒文化 单位道路的车辆密度非观测效应导致估计结果不准确，面板数据可以控制和估计非观测效应,面板数据模型形式：其中， i=1,2,3.N，截面标示; t=1,2,. T，时间。

2、增长时，共有31个截面，每个截面都取1979-1998共20年的数据，共有620个观察值，这是一个典型的平行面板数据 上市公司财务数据，研究一段时期内（1998-2008）上市公司股利的发放数额与股票账面价值之间的关系，共有20 11=220个观测值 强调经济理论基础、强调微观行为基础,面板数据的分类,如果面板数据T 较小，而n 较大，被称为“短面板”（short panel）。
反之，如果T 较大，而n 较小，则被称为“长面板”（long panel） 在面板模型中，如果解释变量包含被解释变量的滞后值，则称为“动态面板”（dynamic panel）；反之，则称为“静态面板”（static panel）。
如果在面板数据中，每个时期在样本中的个体完全一样，则称为“平衡面板数据”（balanced panel）；反之，则称为“非平衡面板数据”（unbalanced panel）。
,表1 1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费数据（不变价格）,表2 上市公司的投资与股票账面价值：N=20,T=4,面板数据模型的优点,1）可以解决遗漏变量问题：遗。

3、内（1998-2008）上市公司股利的发放数额与股票账面价值之间的关系，共有20 11=220个观测值 强调经济理论基础、强调微观行为基础,表1 1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费数据（不变价格）,表2 上市公司的投资与股票账面价值：N=20,T=4,面板数据模型和stata软件应用,二、面板数据模型有以下几个优点: 第一，Panel Data 模型可以通过设置虚拟变量对个别差异（非观测效应）进行控制； 第二，Panel Data 模型通过对不同横截面单元不同时间观察值的结合，增加了自由度，减少了解释变量之间的共线性，从而改进了估计结果的有效性； 第三，Panel Data模型是对同一截面单元集的重复观察, 能更好地研究经济行为变化的动态性,举例,交通死亡率与酒后驾车人数（一段时间内江苏省各市） 其他的非观测（潜在）因素：南京与苏州 汽车本身状况 道路质量 当地的饮酒文化 单位道路的车辆密度非观测效应导致估计结果不准确，面板数据可以控制和估计非观测效应,面板数据模型形式：其中， i=1,2,3.N，截面标示; t=1,2,. T，时间。