本PDF文档详细介绍了使用面板数据分析方法时应遵循的基本步骤和注意事项，涵盖了数据准备、模型选择及结果解读等内容。
面板数据分析步骤：
1. **单位根检验**：分析数据的平稳性以避免虚假回归或伪回归现象。
- 李子奈认为“平稳”的含义是时间序列在剔除不变均值（可视为截距）及趋势后，剩余部分为零均值、同方差即白噪声。因此，在进行单位根检验时有三种模式：既有趋势又有截距项的模型；只有截距项的模型；既无趋势也无截距项的模型。
- 对面板数据绘制时间序列图，并观察其中是否含有趋势或（和）截距；
- 单位根检验方法包括LLC法、IPS法、Breitung法、ADF-Fisher及PP-Fisher等。有时为了方便，仅采用两种面板单位根检验方法：相同单位根检验的LLC以及不同单位根检验中的Fisher-ADF。
- 解决存在单位根的方法是使用一阶差分或二阶差分直至序列平稳为止。
2. **协整及调整模型**：
- 情况1：如果基于单整性测试结果发现变量之间为同阶单整，则可以进行协整检验；
- 情况2：若非同阶单整，即面板数据中有些序列是平稳的而另一些不是时，不能直接进行回归或协整检验。此时需要对模型做出修正以消除不平稳性带来的问题。
3. **进行回归**：
- 混合估计模型适用于时间维度和截面维度上都没有显著差异的情况；
- 固定效应模型用于不同个体间存在明显不同的情况，通过添加虚拟变量来实现参数的估计；
- 随机效应模型则在固定效应中包含的时间序列随机误差项均服从正态分布的情况下适用。
选择合适的回归模型通常采用F检验判断是否使用混合或固定效果模型，并用豪斯曼检验决定最终建立的是随机还是固定效应模型。
5星
