1樓：調研工廠
步驟一：分析資料的平穩性
為了避免偽回歸，確保估計結果的有效性，我們必須對各面板序列的平穩性進行檢驗。而檢驗資料平穩性最常用的辦法就是單位根檢驗。
首先，我們可以先對面板序列繪製時序圖，以粗略觀測時序圖中由各個觀測值描出代表變數的折線是否含有趨勢項和截距項，從而為進一步的單位根檢驗的檢驗模式做準備。
有時為了方便，只採用兩種面板資料單位根檢驗方法，即相同根單位根檢驗檢驗和不同根單位根檢驗，如果在兩種檢驗中均拒絕存在單位根的原假設則我們說此序列是平穩的，反之則不平穩。
步驟二：協整檢驗或模型修正
如果基於單位根檢驗的結果發現變數之間是同階單整的，那麼我們可以進行協整檢驗。
協整檢驗是考察變數間長期均衡關係的方法。所謂的協整是指若兩個或多個非平穩的變數序列，其某個線性組合後的序列呈平穩性。此時我們稱這些變數序列間有協整關係存在，因此協整的要求或前提是同階單整。
步驟三：面板模型的選擇與回歸
一種是混合估計模型，如果從時間上看，不同個體之間不存在顯著性差異；從截面上看，不同截面之間也不存在顯著性差異，那麼就可以直接把面板資料混合在一起用普通最小二乘法估計引數。
一種是固定效應模型，如果對於不同的截面或不同的時間序列，模型的截距不同，則可以採用在模型中新增虛擬變數的方法估計回歸引數。
一種是隨機效應模型。如果固定效應模型中的截距項包括了截面隨機誤差項和時間隨機誤差項的平均效應，並且這兩個隨機誤差項都服從正態分佈，則固定效應模型就變成了隨機效應模型。
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