横截面数据、时间序列数据、面板数据

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1、横截面数据、时间序列数据、面板数据横截面数据：（时间固定）横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据是按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。如：时间序列数据：(横坐标为t,纵坐标为y)在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。如：面板数据：(横坐标为t,斜坐标为y,纵坐标为z)是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个

2、平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把paneldata译作“面板数据”。举例：如：城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。如：2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为：北京市分

3、别为8、9、10、11、12；上海市分别为9、10、11、12、13；天津市分别为5、6、7、8、9；重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。这就是面板数据。关于面板数据的统计分析 在写论文时经常碰见一些即是时间序列又是截面的数据，比如分析1999-2010的公司盈余管理影响因素，而影响盈余管理的因素有6个，那么会形成如下图的数据公司1公司2公司100因素1……因素6盈余管理程度因素1……因素6盈余管理程度因素1……因素6盈余管理程度19992000……2010     如上图所示的数据即为面板数据。显然面板数据是三维的，而时间序

4、列数据和截面数据都是二维的，把面板数据当成时间序列数据或者截面数据来处理都是不合适的。     处理面板数据的软件较多，一般使用Eviews6.0、Stata等。个人推荐使用Stata，因为Stata比较适合处理面板数据，且个性化强。以下以Stata11.0为例来讲解怎么样处理面板数据。由于面板数据的存储结构与我们通常使用的存储结构不太一样，所在统计分析前，最好在excel中整理一下数据，形成如下图所示的数据年份公司名称因素1因素2……因素6盈余管理程度1999公司12000公司1……公司12010公司11999公司22000公司2……公

5、司22010公司2变量定义及输入数据启动Stata11.0，Stata界面有4个组成部分，Review（在左上角）、Variables（左下角）、输出窗口（在右上角）、Command（右下角）。首先定义变量，可以输入命令，也可以通过点击Data----CreatenewVariableorchangevariable。特别注意，这里要定义的变量除了因素1、因素2、……因素6、盈余管理影响程度等，还要定义年份和公司名称两个变量，这两个变量的数据类型（Type）最好设置为int（整型），公司名称不要使用中文名称或者字母等，用数字代替。定义好变

6、量之后可以输入数据了。数据可以直接导入（File-Import），也可以手工录入或者复制粘贴（Data-DataEdit(Browse)），手工录入数据和在excel中的操作一样。以上面说的为例，定义变量year、company、factor1、factor2、factor3、factor4、factor5、factor6、DA。变量company和year分别为截面变量和时间变量。显然，通过这两个变量我们可以非常清楚地确定paneldata的数据存储格式。因此，在使用STATA估计模型之前，我们必须告诉它截面变量和时间变量分别是什么，所

7、用的命令为tsset，命令为：tssetcompanyyear输出窗口将输出相应结果。由于面板数据本身兼具截面数据和时间序列二者的特性，所以对时间序列进行操作的运算同样可以应用到面板数据身上。这一点在处理某些数据时显得非常方便。如，对于上述数据，我们想产生一个新的变量Lag_factor1，也就是factor1的一阶滞后，那么我们可以采用如下命令：genLag_factor1=L.factor1统计描述：在正式进行模型的估计之前，我们必须对样本的基本分布特性有一个总体的了解。对于面板数据而言，我们至少要知道我们的数据中有多少个截面(个体)

8、，每个截面上有多少个观察期间，整个数据结构是平行的还是非平行的。进一步地，我们还要知道主要变量的样本均值、标准差、最大值、最小值等情况。这些都可以通过以下三个命令来完成：xtdes命令用于初步