[求助][讨论]混合数据（pooled date)与面板数据（panel date）有啥区别？

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混合数据（pooled date)与面板数据（panel date）有啥区别？两者在数据处理和估计方法上有啥区别？我看到高铁梅的那本书里面只讲道“长而窄”（时间长，截面少）数据适用于混合数据模型，“短而宽”（时间短，截面多）的数据适用于面板模型。那位高手能具体帮小弟解释一下两者在数据处理，估计方法上有啥区别？以及各自适用的情况。谢谢！

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关键词：pooled Panel date 面板数据 POOL 数据 面板 Panel pooled date

是两种应用数据的思想，混合数据主要是将不同截面的数据进行混合，主要目的是为了增大样本量，增加估计的精度，主要的估计方法线性分析是ols，通过包含时间虚拟变量体现评估效果，非线性的方法如probit/logit/tobit等主要是用mle/nls等估计，数据的排列方式没有要求，将相同的变量append在一起即可。面板数据是对同一个截面进行多次调查，数据的排列方式有两种横向连接（merge）和纵向连接（append），连接时要求同一个调查个体在一起，按时间顺序排列，目前流行的做法是纵向连接。主要估计方法根据对非观测效应的处理方式分为，固定效应估计和随机效用估计。

哦 还有这种区别呀 还以为他们是一样的呢 谢谢解释咯

怎样区分用固定效用还是随即效应，能不能距离说明，谢谢。

看看Cheng Hsiao的Analysis of Panel Data 不就一清二楚了吗

[此贴子已经被作者于2006-10-8 1:43:45编辑过]

是的，计量经济学的书里面都讲的很清楚。

书看多了就知道了。

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不是说，是相同的吗？

不同的人叫法不一样

实质上是一样的

还有个区别，举个例子：

混合数据是不同的时间追踪不同的人，样本是随机抽取的。方法是用虚拟变量和解释变量的乘积（交互项）来考察解释变量的作用是否在某期发生了变化。

面板数据是不同的时间追踪相同的人，是非随机抽样。方法有DID，FE，RE。如果非观测效应（不随时间改变的变量）与解释变量不相关，用随机效应模型；相关，则用DID，FE。