面板数据估计的R实现

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R软件中，面板数据估计的部分代码提供如下。

1. ###面板数据回归模型（模型估计，参数检验）####变截距模型
   
2. library(plm)
   
3. library(foreign)
   
4. exam<-read.table("D:/R2.10/exam.txt",header=TRUE)
   
5. list(exam)
   
6. head(exam)
   
7. E<-pdata.frame(exam,index=c("id","year"),drop.index=TRUE,row.name=TRUE)
   
8. head(E)
   
9. pest<-plm(cp~ip,data=E,model=c("pooling"))  ##混合回归模型估计
   
10. summary(pest)
    
11. 
    
12. ifest<-plm(cp~ip,data=E,effect=c("individual"),model=c("within")) ##个体固定效应模型估计
    
13. summary(ifest)
    
14. fixef(ifest)  ##固定效应模型个体效应截距
    
15. summary(fixef(ifest))
    
16. 
    
17. tfest<-plm(cp~ip,data=E,effect=c("time"),model=c("within"))  ##时点固定效应面板数据估计
    
18. summary(tfest)
    
19. fixef(tfest)  ##固定效应模型时间效应截距
    
20. 
    
21. itfest<-plm(cp~ip,data=E,effect=c("twoways"),model=c("within"))  ##个体时点效应面板数据估计
    
22. summary(itfest)
    
23. fixef(itfest,effect=c("time"))
    
24. fixef(itfest,effect=c("individual"))
    
25. 
    
26. pmodel.response(ifest)  ##计算相应变量的值
    
27. 
    
28. irest<-plm(cp~ip,data=exam,effect=c("individual"),model=c("random"),index=c("id","year"))  ##个体随即效应面板模型估计
    
29. summary(irest)
    
30. 
    
31. trest<-plm(cp~ip,data=exam,effect=c("time"),model=c("random"),index=c("id","year"))  ##时点随机效应面板模型估计
    
32. summary(trest)
    
33. 
    
34. itrest<-plm(cp~ip,data=exam,effect=c("twoways"),model=c("random"),index=c("id","year"))  ##个体时点效应面板模型估计
    
35. summary(itrest)
    
36. 
    
37. phtest(itfest,itrest)  ##hausman检验 零假设为个体效应和解释变量不相关，固定效应和随机效应都是一致的，但是随机效应更有效
    
38. 
    
39. pooltest(pest,itfest)  ##chow邹至庄检验 零假设为固定效应模型和混合回归模型无差别，也可用于变系数模型和混合回归模型的检验
    
40. pooltest(pest,ifest)   ##chow邹至庄检验 零假设为固定效应模型和混合回归模型无差别，也可用于变系数模型和混合回归模型的检验
    
41. pooltest(pest,tfest)   ##chow邹至庄检验 零假设为固定效应模型和混合回归模型无差别，也可用于变系数模型和混合回归模型的检验
    
42. 
    
43. plmtest(pest)
    
44. plmtest(pest,effect="time")
    
45. plmtest(pest,effect="individual")
    
46. plmtest(pest,effect="twoways",type="bp")  ##lagrange multiplier test 如果type="bp"则为bp检验，后面还可以加honda,ghm,kw都是用于检验混合回归模型对随机影响面板数据模型，零假设为可以使用混合回归模型估计
    
47. 
    
48. plmtest(pest,effect=c("individual"),model=c("random"))
    
49. 
    
50. pFtest(pest,itfest)  ##检验混合回归模型对个体效应模型，零假设为混合回归模型
    
51. 
    
52. pwtest(pest)  ##伍德里奇半参数检验，主要用于检验不可观测因素的影响，零假设为不存在不可观测因素（依赖较大的N渐进性）或者组内不存在相关性，它在存在误差异方差和偏离正态性的时候有效
    
53. 
    
54. pbltest(cp~ip,data=exam)  
    
55. pbgtest(irest)
    
56. 
    
57. ###面板数据回归模型（模型估计，参数检验）####变系数模型

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    原帖来源：[程序分享]R面板数据估计

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关键词：面板数据 R实现 Library Foreign 面板数据回归 软件 最新版 面板 面板数据 R实现 R语言 面板估计

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打扰您一下，您分享的面板代码的数据还有吗？

你好，请问一下  pmodel.response(ifest)  ##计算相应变量的值     这句话是什么意思呀？相应变量的值是什么意思呢？是通过建立的模型对数据进行拟合的拟合值吗？另外，想问下，用R对面板数据已经建完模型，怎样用R来预测呢？感谢感谢！在线等。

你好，请问一下  pmodel.response(ifest)  ##计算相应变量的值     这句话是什么意思呀？相应变量的值是什么意思呢？是通过建立的模型对数据进行拟合的拟合值吗？另外，想问下，用R对面板数据已经建完模型，怎样用R来预测呢？感谢感谢！在线等。

plm包应该是面板回归包，其他面板模型，如何载入面板数据？？？不使用plm包如何载入
>????

求解答

感谢，学习了，请问楼主如何计算聚类稳健标准差呢

谢谢分享。

非常详细的操作过程，楼主太棒了