面板数据估计系数、残差和预测应该怎么解释

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面板数据的结果已经估计出来，选择了固定效应，但是发现越往后越难解释。
面板估计的结果包括系数和残差两部分，系数应该怎么解释呢？我的理解是在个体和时间效应都已经被剔除以后，解释变量对被解释变量的影响。如果这个理解是对的，那么这个系数可以用来进行预测吗？直接用自变量的基期值乘以变化系数就是预测的被解释变量？
另外，关于stata中报告的残差应该怎么解释呢？由于stata中采用了差分法估计面板数据（好像），而eviews中采用了虚拟变量法估计，因此两者报告的残差是不同的。eviews中把每个截面变量和时间变量的残差都报告出来了，stata中报告的残差则是x*t个残差。在固定效应中残差都是只影响截距项还是也影响斜率？如果只影响截距项的话，那是不是假定各截面，各时期的斜率都相同，这个斜率就是各截面各时期的平均斜率了，用来预测的话对结果的影响大不大。另外stata中报告的残差是否把各截面不同时期的残差相加就是各截面的截距差异了呢？
最后，关于面板数据的预测，应该用什么命令呢？可以自己找一个自变量值直接带入估计出来的系数进行预测吗？
抱歉问题有点儿多，面板数据真是看着简单，越做越复杂。

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关键词：面板数据 EVIEWS 关于面板数据 Stata Eview 面板 系数 自变量 影响

顶下。我一个师兄说估计出来的系数不能直接作为弹性来解释经济意义，不知道对否？

但是，现在很多政策调整的估计结果都会公布，又是怎么回事呢？