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连老师，您好：
我想请问您有关平衡面板和非平衡面板的问题。
在我的实证分析经历中，我发现用同一数据集的非平衡面板做回归分析得到的系数显著的可能性更大，而用平衡面板回归得到的系数显著的可能性好像往往更小。总之，这两种方法得到的回归系数是不同的。

但是，有的stata教材好像说在做回归的时候stata可以自动删除非平衡面板的无效数据，好像可以按照平衡面板进行回归，但是得出的系数和t值为什么不同呢？请您解释。

另外，做面板回归的时候到底是用平衡的好一些还是非平衡的好一些，请您给与解答。我总觉得平衡面板删除太多数据，这样好像不太妥当。求您指点~

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关键词：连老师 stata教材 非平衡面板 Stata 平衡面板 回归分析 可能性 平衡

举个例子，假设手头有一笔上市公司的数据，从 1990-2012 年，由于每年都有新公司上市，所以这个数据集是非平行面板。

假如你筛选出 2000-2012 的平行面板进行研究，那么 2000 年以后上市的公司就无法纳入分析样本，同时，有些 虽然在 2000 年以前就已经上市的公司，但可能因为中间某一年的数据缺失或中途退市，也会排除在样本之外。

总之，若采用平行面板进行分析，相当于认为选定了“成熟”、“持续经营”的公司，也即，我们认为制造了一个“sample selection bias”。

显然，全样本的分析结果与上述平行面板的结果必然存在差异，因为两组样本对应了两类不同的公司。

至于你提到“有的stata教材好像说在做回归的时候stata可以自动删除非平衡面板的无效数据，好像可以按照平衡面板进行回归”。我不知此言的出处，但可以确定是，这句话不对，Stata 不能自动删除非平行面板中无效数据。什么叫“无效数据”？

stata 能自动删除数据缺失的观察值。

arlionn 发表于 2013-8-14 11:10
举个例子，假设手头有一笔上市公司的数据，从 1990-2012 年，由于每年都有新公司上市，所以这个数据集是非平 ...

非常感谢连老师的解答。
按照您的意思，使用平行面板进行分析是存在样本选择偏差的。
按照此道理的话，是不是说平行面板的回归结果大部分情况下是存在偏差的？
那么，在分析的时候非平行面板的结论更加切合实际一些？

简而言之，在进行面板分析的时候是采用平行面板分析效果好，还是采用非平行面板效果好？有什么选择的标准么？

基本的原则是，尽可能使用非平行面板，保留尽可能多的观察值。
有些计量模型由于理论发展的限制，只能用平行面板，你在论文中就需要对此产生的偏误进行讨论。