关于Panel Data构建的问题

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我的被解释变量是一个n*t维的时间序列矩阵，但是三个解释变量是三个1*t的时间序列，在这种情况下是否能适用Panel Data的方式做回归啊，应该选用固定效用还是随机效用啊。
谢谢啦

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关键词：panel data Panel Data pane 时间序列

我的被解释变量是一个n*t维的时间序列矩阵，但是三个解释变量是三个1*t的时间序列，

这不可能吧？你有被解释变量是一个n*t维的时间序列矩阵，是不是有n个横截面啊？那解释变量应该也是n*t维的啊，再说t是几期的呢？
是2期吧？
两者不一致，我觉得做不成面板数据回归

ffyyll13 发表于 2012-1-15 18:51
我的被解释变量是一个n*t维的时间序列矩阵，但是三个解释变量是三个1*t的时间序列，

这不可能吧？你有被 ...

是31期的，我也觉得有点问题

junxu0517 发表于 2012-1-15 20:31
是31期的，我也觉得有点问题

是31个横截面吧 31期的面板数据也太夸张了吧？那你不如做普通的时间序列回归呢

ffyyll13 发表于 2012-1-15 20:46
是31个横截面吧 31期的面板数据也太夸张了吧？那你不如做普通的时间序列回归呢

由于被解释变量是上市公司的利润水平，相对微观的，所以是一个29*31维的矩阵。解释变量相对宏观，包括资源的价格、GDP、行业产量等，是一个31期的时间序列。所以比较麻烦，谢谢啊~~~~~~

junxu0517 发表于 2012-1-15 21:21
由于被解释变量是上市公司的利润水平，相对微观的，所以是一个29*31维的矩阵。解释变量相对宏观，包括资源 ...

不客气 你可以选择重要的政策转折点，然后选择政策转折前后的数据，比如4万亿刺激政策的出台，做面板数据回归，政策可以作为一个虚拟变量加入回归方程，至于是固定效应 还是 随机效应，要看你的假设是什么，如果你假设固定效应与解释变量不相关，那么就用随机效应模型，如果你假设固定效应与解释变量相关，那么就用固定效应模型

ffyyll13 发表于 2012-1-15 21:29
不客气 你可以选择重要的政策转折点，然后选择政策转折前后的数据，比如4万亿刺激政策的出台，做面板数 ...

但你的面板回归方程中，不可以包含不随时间变化的解释变量，否则会导致错误回归

junxu0517 发表于 2012-1-15 21:21
由于被解释变量是上市公司的利润水平，相对微观的，所以是一个29*31维的矩阵。解释变量相对宏观，包括资源 ...

你的面板数据构建好了吗？你的数据看来期数非常的多，你要把数据好好整理下，整理成面板的形式，也就是说在excel表格里，从上到下，将你的数据排列成如下形式：横截面1（所有31个期数的数据），接下来横截面2（所有31个期数的数据），因变量在左，自变量数据在右，还有你要给你的每个横截面设置一个身份代码，以便于eviews将每个横截面个体区分开，以此类推，这需要花很多时间，做好后，就可以在eviews里导入面板数据了