Panel-data回归模型：Stata在广义时间序列的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 计量经济学
• 面板数据
• Stata
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• 广义时间序列
• 经济分析
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　　●Panel-data回归是大量应用于经济、统计、社会和医学领域的热门分析工具，研究者不可不学。
　　●本书内容结合「理论、方法、统计」，帮助您正确、精准处理Panel-data回归模型。
　　●完整剖析各项统计分析技巧，模型建立好简单，迅速提升研究力！
　　●图解操作流程，跟着老师的指示，无痛学习STATA指令功能。
　　●本书范例结合光碟档案学习，带领读者熟悉软体及统计观念，一步一步深入分析。

　　要真正了解现代经济生活的数量关系，「统计学」、「经济理论」与「数学」皆是不可或缺。「计量经济学」便是整合了这三者，借由统计工具将经济理论付诸实际的实用学科。

　　其中，panal-data回归模型包含样本单位在某一时点上的多项特性，以及在一段时间内的连续观察。这种结合横断面与时间数列的资料型态，不仅可应用于个体、总体经济领域，更能延伸至社会科学、医学及金融领域。

　　本书利用STATA统计软体，帮助研究者正确、精准地使用panel-data回归模型。STATA功能庞大，众多内建（外挂）指令，几乎囊括SPSS、SAS、LISREL/HLM、jMulti、Gretl、AMOS、LIMDEP及Eviews的处理能力。在此则专注在STATA处理panel-data回归模型的各项统计概念及分析技巧。

　　本书各章皆有实际案例分析，配合光碟附档与书中图文指示练习，可让学习者及研究者快速熟悉STATA统计软体的操作、强化统计分析的基本功。

Panel-data回归模型：Stata在广义时间序列的应用 导言：驾驭复杂经济数据的利器 在经济学、金融学、社会学乃至许多自然科学领域，研究者面对的数据往往具有多维度、多层次的复杂结构。传统的截面数据分析或单一时间序列分析难以充分捕捉数据中蕴含的异质性和动态关联。面板数据（Panel Data），作为同时包含个体维度（如国家、企业、个人）和时间维度（如年份、季度、月份）的数据结构，为我们提供了一个更丰富、更精细的视角来审视因果关系和结构效应。 本书《Panel-data回归模型：Stata在广义时间序列的应用》并非专注于面板数据本身的理论构建，而是致力于提供一个全面、实用的操作指南，重点阐述如何运用业界领先的统计软件Stata，在处理具有时间序列特性的面板数据时，有效地实施和解释复杂的回归模型。本书旨在跨越理论与实践之间的鸿沟，使读者能够熟练地驾驭那些看似棘手的广义时间序列问题，从而得出稳健且具有解释力的研究结论。 第一部分：面板数据基础与Stata环境搭建 本部分将为读者打下坚实的基础，确保读者能够正确地理解面板数据的结构，并熟练地在Stata环境中进行数据准备和管理。 1. 面板数据结构解析与Stata基础命令 我们将从最基本的层面探讨面板数据的结构特点，区分横截面（Cross-section）、时间序列（Time Series）以及面板数据（Panel Data）的差异。重点介绍Stata中用于定义和识别面板的关键命令，如`xtset`和`tsset`。理解如何正确设置“个体标识符”和“时间标识符”是后续所有分析的前提。 2. 数据处理与初步探索 在进行任何复杂回归之前，数据清洗和预处理至关重要。本部分将详述Stata中处理缺失值、异常值的方法，并介绍如何进行面板数据的合并、重塑（`reshape`命令的灵活运用）。同时，我们将展示如何利用图形化工具（如`xtline`或`twoway scatter`结合`by`选项）对面板数据进行初步的探索性分析（EDA），初步观察个体间的差异和时间趋势的共性与异性。 第二部分：经典面板模型及其Stata实现 本部分是全书的核心，详细介绍了处理面板数据时最常用且最基础的估计方法，并强调Stata在这些方法中的具体实现细节。 3. 混合效应模型（Pooled OLS）与检验 首先介绍最简单的处理方式——假定所有个体间无显著差异的混合回归模型（Pooled OLS）。随后，我们将引入关键的检验步骤，即如何使用`xttest1`或F检验来判断是否存在个体异质性，为后续更复杂的模型选择提供依据。 4. 固定效应模型（Fixed Effects, FE）与个体异质性处理 固定效应模型是面板数据分析的基石，它能有效控制不随时间变化的个体特定效应。本章将深入讲解FE模型的两种实现方式：一是通过“虚拟变量法”（LSDV）展示其直观性；二是通过“去均值法”（Within Transformation）展示其效率和理论基础。重点介绍如何使用`xtreg, fe`命令，以及如何利用`estat`命令提取和检验个体效应的显著性。 5. 随机效应模型（Random Effects, RE）与有效性假设 随机效应模型假设个体效应是随机扰动项的一部分。本部分将阐述RE模型的理论基础，并详细介绍Stata中的`xtreg, re`命令。 6. 固定效应与随机效应的选择：Hausman检验 模型选择的科学性至关重要。本章将详述Hausman检验的原理，即检验个体效应是否与解释变量相关。我们将演示如何在Stata中使用`xtreg`配合`hausman`命令进行严谨的比较，并讨论当检验结果不理想时（例如，模型设定无效或存在序列相关）的应对策略。 第三部分：广义时间序列的挑战与高级应用 本部分着眼于面板数据的时间序列特性，探讨如何处理时间序列模型中常见的内生性、自相关、异方差等“广义时间序列”问题。 7. 面板数据中的序列相关与异方差处理 当面板数据同时存在截面相关的异方差和时间序列的自相关时，标准的OLS估计将失效。本章将重点介绍如何使用稳健标准误（Robust Standard Errors）来应对截面相关的异方差（使用`vce(cluster group)`）。更进一步，我们将探讨如何在FE或RE框架下处理序列自相关，介绍使用FGLS（Feasible Generalized Least Squares）或Newey-West修正的标准误在面板数据中的应用场景。 8. 动态面板模型：处理滞后效应与内生性 在许多经济学问题中，被解释变量的滞后项会作为解释变量出现在模型中，这直接导致了“动态面板偏误”。本章将系统介绍处理这类问题的核心方法——广义矩估计（GMM）。重点讲解如何运用Arellano-Bond（差分GMM）和Blundell-Bond（系统GMM）估计器。我们将详述工具变量的选择、滞后阶数的设定（基于Arellano-Bond检验和Sargan/Hansen检验），并指导读者如何在Stata中正确使用`xtabond`命令。 9. 面板数据的协整与长期关系 对于非平稳的时间序列数据，面板数据的协整分析提供了检验长期均衡关系的强大工具。本部分将介绍面板单位根检验（如Im-Pesaran-Shin检验）和面板协整检验（如Pedroni检验）。最后，我们将展示如何在Stata中实现面板向量自回归（PVAR）或面板误差修正模型（PEM），以揭示短期动态调整与长期均衡关系。 第四部分：特定问题与模型拓展 本部分将拓展到一些在实际研究中经常遇到的特定情境和更前沿的模型应用。 10. 异质性与非线性：混合效应模型与Logit/Probit 当被解释变量为二元或计数变量时，传统的线性模型不再适用。本章将介绍面板Logit和Probit模型（如Fixed Effects Logit），并讨论在Stata中如何估计和解释这些非线性模型的参数。同时，也将探讨如何使用随机系数模型来捕捉个体间回归系数的异质性。 11. 空间面板模型简介（作为拓展） 鉴于地理和空间因素在许多领域的重要性，本部分将对空间计量模型的概念进行简要介绍，特别是如何在面板数据框架下引入空间滞后或空间误差项，并简要介绍相关的Stata命令（如`spml`或第三方命令）的应用前景。 结语：从数据到洞察 本书旨在提供一个从基础操作到高级模型应用的完整蓝图。掌握面板数据分析的关键在于理解模型背后的经济学逻辑，并能根据数据自身的特性——尤其是其广义时间序列的性质——选择最合适的Stata工具进行估计和检验。通过对本书内容的学习和实践，读者将能够自信地处理复杂的面板数据，有效规避常见的统计陷阱，最终将原始数据转化为具有说服力的实证洞察。

作者简介

张绍勋

　　学历：国立政治大学资讯管理博士
　　现任：国立彰化师大专任教授
　　经历：致理技术专任副教授

研究助理简介

张任坊

　　国立海洋大学商船系

张博一

　　国立台北大学通讯工程学系

Chapter 01 追踪资料／纵横资料(Panel-Data)

1-1 前言
1-1-1　研究设计的类型
1-1-2　各大学兴起建立Panel 资料库

1-2 回归模型之重点整理
1-2-1　简单OLS 回归模型之重点整理
1-2-2　线性：Panel 回归模型之重点整理

1-3 追踪资料(panel-data) 简介
1-3-1　横断面研究之侷限性
1-3-2　纵贯面研究的种类
1-3-3　纵贯面应用在社科研究之策略
1-3-4　Panel 回归模型的优缺点
1-3-5　追踪资料的研究议题

1-4 追踪资料(panel-data) 分析之Stata 相关指令

1-5 追踪资料(panel-data) 之基本模型
1-5-1　Panel 资料型态及其模型分类
1-5-2　追踪资料(panel-data) 模型：线性vs. 非线性模型
1-5-3a　追踪资料(panel-data) 模型认定(identify) 与假设
1-5-3b　 FE、BE、RE 三种追踪资料(panel-data) 分析原理之实例解说
1-5-4　横断面：最小平方虚拟变数(LSDV) 回归模型之实作
1-5-5　 追踪资料(panel-data) 模型认定( 固定vs. 随机效果)的进阶

1-6 线性Panel 模型
1-6-1　xtreg 指令之报表解说
1-6-2　线性Panel 模型：xtreg 指令之五种效果型态
1-6-2a　 范例：xtreg 指令之五种追踪资料(panel-data)效果型态
1-6-2b　 你该选Fixed Effects 或Random Effects 呢？用Hausman (1978) 检定来判定
1-6-3　 Two-Way 效果模型( 固定效果reg、随机／混合效果icc 指令)

1-7 追踪资料模型的效果选择(pooled OLS、固定效果、随机效果?)
1-7-1　 F 检定( 该选pooled OLS vs. 固定效果?)：「xtreg?, fe」指令
1-7-2　 Lagrange 乘数检定(pooled OLS vs. 随机效果?)：随机效果的事后指令xttest0
1-7-3　 F 检定、Lagrange 乘数(multiplier) 检定、Hausman 检定之流程
1-7-4　 该选固定效果或随机效果呢：Hausman 检定(hausman 指令)

Chapter 02 简易Panel-Data 法( 混合资料OLS 法，reg 指令)
2-1 最小平方法(OLS) 回归之假定(assumption)
2-2 不同年代妇女生育能力有变化吗？
2-3 垃圾焚烧炉的位置对房价影响
2-4 历年犯罪率(Crime Rates in North Carolina)

Chapter 03 时间序列之序列相关：线性动态模型

3-1 认识自我相关(AR)、序列相关(SC)
3-1-1　进行OLS 统计时应注意之事项
3-1-2　Longitudinal data 之序列相关
3-1-3　 干扰项(Disturbances) 带有AR(p) 结构(autoregressive of order p)
3-1-4　侦测序列相关(SC) 之方法：线性动态模型
3-1-4a　Durbin-Watson 检定法：限AR(1) 之侦测法
3-1-4b　更高阶之残差AR(p) 的检定法有三：线性动态模型

3-2 Longitudinal data 序列相关( 先bgodfrey 侦测，再newey/prais指令解决)
3-2-1　 序列相关AR(3)( 先reg、bgodfrey 侦测，再newey 指令解决)
3-2-2　 序列相关AR(4)( 先dwatson、bgodfrey再newey/prais)

3-3 更多时间序列范例：误差项具有AR ？
3-3-1　 时间序列之误差项有AR(1)( 先reg 再newey 指令修正AR1)
3-3-2　 侦测时间序列中误差项AR(3)( 先reg, bgodfrey 再newey 指令)
3-3-3　时间序列中误差项带有AR ( 先reg 再prais 指令)

3-4 Panel-data 序列相关：Wooldridge 检定(xtserial 指令)

3-5 Panel-data 回归中误差项有AR(1)
3-5-1a　自我相关检定方法一：误差带AR(1) 的xtregar 指令
3-5-1b　自我相关检定方法二：xtserial 指令
3-5-1c　自我相关检定方法三：先reg、ivreg2 再abar；直接xtabond2

3-6 Panel 残差之自我相关及残差异质性之实作步骤
3-6-1a　 混合资料(pooled) 效果模型vs. 样本平均(PA)模型谁优？
3-6-1b　单因子个体效果vs. 单因子时间效果
3-6-1c　判定固定效果或随机效果呢？ (hausman 指令)
3-6-1d　误差带AR(1) 之Panel 模型？ (xtregar 指令)
3-6-1e　 侦测Panel 误差异质性(xttest3)、自我相关(xttest2 指令)
3-6-1f　一併处理Panel 误差异质性、自我相关(xtgls 指令)

Chapter 04 误差变异之异质性(xtgls 指令为主流)

4-1 残差之变异数
4-1-1　误差变异σ2εit 的观念
4-1-2　误差变异σ2εit 的侦测法

4-2 侦测误差之异质性(Heteroskedasticity)
4-2-1　横断面OLS 回归：残差异质性诊断(hettest 指令)
4-2-2　残差异质的改善：OLS 改成Robust 回归
4-2-3　 横断面之误差异质性：需ln() 变数变换( 先reg 再whitetst 指令)
4-2-4　纵贯面之误差异质性( 先reg 再bpagan 指令)
4-2-5　 纵贯面(Longitudinal-data) 误差ARCH(先reg 再bpagan 指令)

4-3 Panel-data 误差变异σ2εit 的相依性及异质性
4-3-1　 Panel-data 相依性／同时期相关检定(先xtgls 再xttest2 指令)
4-3-2a　 侦测Panel-data 之σ2εit 异质性(方法一：先xtgls 再lrtest 指令)
4-3-2b　 异质性Panel-data 二种误差相关性(xtgls?, panels(hetero)corr(ar1) 等选项)
4-3-2c　 侦测Panel-data 之σ2εit 异质性(方法二：直接用lmhlrxt 指令)
4-3-3　 FGLS 实作Panel-data 之误差自我相关及误差异质变异(xtgls 指令)

4-4 Panel-data 有误差自我相关且异质的误差变异(xtpcse 指令)

Chapter 05 追踪资料(Panel-Data) 回归之进阶

5-1 追踪资料／纵横资料(panel-data)
5-1-1　追踪资料之回归模型(panel-data Regression Model)
5-1-2　Stata 在追踪资料(panel-data) 的应用

5-2 Panel「wide form」转成「long form」: wages 范例

5-3 长型(Long) panels
5-3-1　长型(Long) panels 特性
5-3-2　长型(Long) panels 的指令

5-4 线性panel 之六种估计法
5-4-1　混合资料OLS 法(reg 指令)
5-4-2　混合资料OLS 法(reg, vce(cluster i) 指令)
5-4-3　 混合资料OLS 法(「xtgee, corr(ar 2) vce(robust)」指令)
5-4-4　 组间之广义最小平方(Between GLS) 估计(xtreg, be 指令)
5-4-5　固定效果(or within) 之估计(xtreg, fe 指令)
5-4-6　随机效果之估计(xtreg, re 指令)
5-4-7　带有单根，一阶差分估计 (reg, vce(cluster i) 指令)
5-4-8　线性panel 各估计法之se 比较

5-5 固定效果vs. 随机效果之选择

5-6 Panel IV( 工具变数)：xtivreg 指令之一阶差分

5-7 随机系数(Random coefficients) 模型(xtrc 指令)

Chapter 06 联立方程式( 内生的共变)：工具变数及两阶段最小平方法(2SLS)

6-1 工具变数及两阶段最小平方法(2SLS)
6-1-1　进行OLS 统计分析时应注意之事项
6-1-2　工具变数(IV) 之重点整理
6-1-3　 随机解释变数X(random regressor) 与工具变数Z(instrumental variable)
6-1-4a　单一工具变数及单一内生变数：内生性检定
6-1-4b　 两阶段最小平方法回归：Wu-Hausman 内生性检定(「estat endogenous」指令)
6-1-5　为何需要多个工具变数？
6-1-6　工具变数(instrumental variables) 在教育的应用
6-1-7　两阶段回归vs. 最小平方法回归之范例

6-2 横断面／ panel：如何侦测需要工具变数呢？
6-2-1　为何「教育水准」需要多个工具变数Z 呢？
6-2-2　 横断面Hausman 检定：OLS vs. 2SLS 谁优？(hausman 指令)
6-2-3　 Panel-data Hausman-Taylor 法：需工具变数吗？(xthtaylor)
6-2-4　 横断面：双工具变数之两阶段回归(ivregress 2sls 指令)
6-2-5　 横断面：单一工具变数之二阶probit 回归(ivprobit?, twostep 指令)

6-3 Panel-data：工具变数及两阶段最小平方法(xtivreg 指令)
6-3-1　线性panel 资料进阶问题的处理：内生性／多层次
6-3-2　侦测panel 资料之内生性(xtivreg 指令)
6-3-2a　 Panel 固定效果：无工具变数xtreg vs. 有工具变数xtivreg 指令谁优？
6-3-2b　 Panel 随机效果有IV「G2SLS、EC2SLS 法」会比无IV 优吗(xtivreg 指令)
6-3-2c　 Panel-data 一阶差分之估计：两阶段回归合(xtivreg?, fd 指令)

Chapter 07 Panel-data 单根检定及共整合

7-1 时间序列：单根检定(unit root test)
7-1-1　时间序列：单根检定法之解说
7-1-2　单根检定之流程
7-1-3　认识常用的单根检定法
7-1-4　时间序列：ADF 单根检定
7-1-5　Augmented Dickey-Fuller(ADF) 单根检定法

7-2 常见panel-data 单根检定法
7-2-1　Panel-data: Levin and Lin Test (xtunitroot llc 指令)
7-2-2　Panel-data: IPS 检定(xtunitroot ips 指令)
7-2-3　Panel-data: Fisher Test 检定(xtunitroot fisher 指令)

7-3 Panel-data 单根检定之实例

7-4 时间序列之共整合分析
7-4-1　cointegration 分析步骤
7-4-2　Stata 实例：时间序列之共整合分析

7-5 Panel 共整合之解说

7-6 以误差修正为基础之panel-data 共整合检定
7-6-1　以误差修正为基础之共整合检定公式
7-6-2a　共整合检定方法一：group-mean 检定法
7-6-2b　共整合检定方法二：panel 检定法
7-6-2c　渐进检定分配(asymptotic test distribution)
7-6-2d　横断面之相依性(cross-sectional dependence)

7-7 误差修正为基础之panel-data 共整合的实证研究
7-7-1　xtwest 指令语法
7-7-2　Error-correction-based 之panel 共整合分析(xtwest 指令)

Chapter 08 非线性：计数型panel 模型

8-1 非线性panel models 之应用领域
8-1-1　非线性：Panel 回归模型之分类
8-1-2　计数型(Count) 模型：Zero-inflated Poisson 回归之解说
8-1-3　非线性：Panel 回归模型之重点整理
8-1-4　非线性panel models 的指令

8-2 非线性Panel 四种估计法
8-2-1　非线性Panel：Pooled 法或Population-averaged 估计法
8-2-2　非线性Panel：随机效果估计
8-2-3　非线性Panel：随机斜率估计
8-2-4　非线性Panel：固定效果(FE) 估计

8-3 非线性Panel：计数型(count data) 回归之范例
8-3-1　Nonlinear panel：计数型(count) 回归之各指令
8-3-2　 Count data 过度分散(over dispersed) 范例(xtsum 指令)

8-4 概似为基础(Likelihood-based) 之Count 模型各种指令的解说
8-4-1　 Panel Poisson 方法一：pooled Poisson 回归(poisson 指令)
8-4-2　 Panel Poisson 方法二：样本平均(PA)Poisson 回归(xtgee 指令)
8-4-3a　 Panel Poisson 方法三：随机效果(RE) 之gamma 随机效果(xtpoisson, re 指令)
8-4-3b　 Panel Poisson 方法四：随机效果(RE) 之normal 随机效果(xtpoisson, re 指令)
8-4-4　 Panel Poisson 方法五：固定效果(「xtpoisson, fe」、「xtpqml,fe」指令)
8-4-5　 上述五种「带cluster-robust 标准误之Poisson 估计」的比较
8-4-6　动差为基础，固定效果计数型panel (FE count panel)
8-4-7　Panel Poisson 方法六：广义动差法(GMM)
8-4-7a　横断面、线性：广义动差法(GMM) 估计
8-4-7b　 线性两阶段最小平方(ivregress 2sls)：广义动差法(GMM) 估计
8-4-7c　带Lag 项CAPM 模型：广义动差法(GMM) 的估计
8-4-7d　 带Endogenous regressor 之Poisson 模型：广义动差法(GMM)
8-4-7e　Logit Panel 模型：使用xtgee、xtlogit 指令

8-5 多层次混合(Multilevel mixed) 模型
8-5-1a　分层随机抽样
8-5-1b　侦测两个敌对模型，谁比较适配你的样本？
8-5-2a　 线性、横断面：多层次混合回归(xtmixed 指
8-5-2b　 线性、纵贯面：Mixed 或multilevel 或hierarchical model(xtmixed 指令)
8-5-2c　线性、纵贯面：多层成长模型(xtmixed 指令)
8-5-2d　 追踪(panel) 资料：多层随机截距／随机斜率模型(xtmixed 指令)
8-5-2e　 追踪(panel) 资料：三层之随机截距／随机斜率模型(xtmixed 指令)
8-5-3　 线性：广义估计方程式(GEE) 分析Panel-data(xtgee 指令)
8-5-4a　非线性：双层次混合Logistic 回归(xtmelogit 指令)
8-5-4b　非线性：三层次Logistic 回归(xtmelogit 指令)
8-5-5　 非线性计数型回归：三层次Poisson 回归(xtmepoisson 指令)
8-5-6　 异质性误差之随机截距或混合效果模型(xtmixed 指令)
8-5-7　潜在成长曲线(xtmixed+ nlcom 指令)

8-6 群聚的资料(clustered data)
8-6-1　 群聚资料之panel 模型( 指令「xtreg?, vce (cluster)」)
8-6-2　群聚资料(clustered data) 之Stata 估计
8-6-3　群聚资料(clustered data) 实作( 各种回归模型)

Chapter 09 线性：动态Panel-Data 模型

9-1 经济数学模型

9-2 线性：动态(dynamic) panel 模型
9-2-1　 线性动态panel 模型：广义动差法(xtabond、xtdpd 指令)
9-2-2a　GMM 应用于动态Panel Data 模型
9-2-2b　 线性动态panel 模型：广义动差法(xtdpdsys、gmm 指令)
9-2-3　 Arellano-Bond 线性动态panel-data 估计(xtabond 指令)
9-2-3a　Arellano-Bond 一阶差分动态模型(xtabond 指令)
9-2-3b　 比较Arellano-Bond 一阶差分动态四种模型(xtabond 指令)
9-2-4　Arellano-Bond 线性动态panel-data 估计(xtdpd 指令)

参考文献

Chapter 01 追踪资料／ 纵横资料(Panel-Data)

当你要使用本书CD 所附资料档，你可以先将资料copy 到硬碟之任一资料夹中。在Stata 画面再设定工作目录，为刚才复制的资料夹路径，即「File >Chang working directory」。例如，作者自定「D:_ 广义时间序列：追踪资料(panel-data) 分析」为工作目录。接着再选「File > Open」，开启任一「*.dta」资料档，即可进行资料分析。

1-1 前言

一、希腊字母大小写之意义
　　
在传统之统计学里，习惯上，大小写a, b, c 代表常数(constant) 或系数(coefficient)；f, g, h 代表函数；i, j, k 代表整数；小写x, y, z 代表变数；大写X, Y,　Z 代表矩阵。样本的参数( 平均数M、标准差S⋯⋯) 惯用大写英文字母；母群体样本的参数( 平均数μ、标准差σ⋯⋯) 惯用小写希腊字母。倘若这些英文字母「符号」仍不够用，统计学家会纳入希腊字母。
　　
在多变量统计、计量经济之时间序列里，由于它包含多个回归式，这多个回归「恆等式」同时求解，就叫联立方程式，又称向量回归。人们为了简化这种波动性「向量回归」的预测或共整合关系式，就改用「矩阵形式」恆等式来求该系数矩阵的特征值(Eigen value)、特征向量(Eigen vector)，进而求出「联立回归式」的解。为了统合这些代表矩阵的符号，于是，数学家就以「小写英文字」代表变数( 序列)。「大写希腊字」代表系数向量／系数矩阵(coefficientmatrix)，它是(m×n) 矩阵。「小写希腊字」代表单一系数(coefficient)。

二、何谓Panel 回归？
　　
回归分析与相关分析着重在两个或是多个变数之间的线性关系。一般来说在此两种分析模型当中，我们通常会利用自变数x 来预测依变数y，而在时间序列分析当中，通常会把时间当作是自变数来分析依变数，亦即探讨依变数y 在不同时间点的变化，并且利用过去依照时间排列的数据来预测未来的资讯。此类数据即为一时间序列，时间序列的分析则着重于研究数据序列的相互依赖关系。时间序列的资料在经过分析之后，借由了解其相互关系来发展出适合的预测模型。

评分☆☆☆☆☆

这本《Panel-data回归模型：Stata在广义时间序列的应用》的出现，对我来说简直是及时雨！我一直以来在研究中都面临一个困境，就是如何有效地结合面板数据的多维信息和时间序列的动态演化特性。传统的面板数据模型固然重要，但很多经济现象，特别是金融领域的，其背后往往隐藏着复杂的序列相关性和异方差性，而这些正是广义时间序列模型所擅长处理的。我曾尝试阅读一些专门讨论广义时间序列模型或者面板数据模型的书籍，但总觉得它们之间缺乏一个有机的联系，难以形成一个完整的分析框架。这本新书的标题就直接点明了主题，让我看到了希望。听说书中不仅会深入浅出地讲解面板数据模型和广义时间序列模型的理论，更重要的是，会详细介绍如何在 Stata 这一强大的计量软件平台上实现这些模型的估计和检验。我非常期待书中关于如何利用 Stata 的各种命令，来构建和分析动态面板模型、具有序列相关性的面板模型，甚至是面板 GARCH 模型等。这样的实践指导，对于我们这些在实际研究中需要大量数据处理和模型分析的研究者来说，是弥足珍贵的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计量经济学充满热情的在读博士生，在我的研究领域，数据往往具有时间和空间的双重维度，而且时间序列的动态特征对于理解经济现象至关重要。长期以来，我一直在寻找一本能够系统梳理面板数据模型与广义时间序列模型之间联系，并且提供实用操作指导的书籍。这本《Panel-data回归模型：Stata在广义时间序列的应用》的问世，无疑满足了我的迫切需求。从书名就可以看出，它精准地捕捉了当前计量研究的前沿方向，将两个关键领域融合在一起，并以 Stata 这一业界广泛使用的软件为工具，这简直是为我们提供了完整的解决方案。我尤其关注书中对“广义时间序列”的定义和在面板数据情境下的拓展，比如如何处理面板中的自相关、异方差等问题，以及是否存在针对这些问题的特定模型和 Stata 命令。我相信，通过研读这本书，我不仅能深化对面板数据模型和广义时间序列模型理论的理解，更能掌握在 Stata 中进行实际操作的技巧，从而为我的论文研究注入新的活力和深度。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，刚拿到这本《Panel-data回归模型：Stata在广义时间序列的应用》，我第一反应是“会不会太理论化，或者太难上手？”毕竟，面板数据和时间序列模型本身就是计量经济学中比较进阶的部分，再加上 Stata 这个工具，对于初学者来说，门槛确实不低。然而，翻开第一页，我惊喜地发现，作者在理论讲解上，并没有一味地堆砌公式，而是通过清晰的逻辑链条和生动的案例，将复杂的概念层层剥开。比如，在讲解固定效应和随机效应模型时，他不仅交代了理论的推导，还通过 Stata 的命令示例，直观地展示了模型的选择过程和结果解读。更让我惊喜的是，书中关于广义时间序列模型的部分，并没有止步于理论，而是重点放在了如何将其与面板数据相结合，以及在 Stata 中如何实现。我知道，很多时间序列模型在面对面板数据时，会面临一些挑战，比如个体异质性、序列相关性等问题，而这本书似乎就专门针对这些痛点，给出了系统的解决方案。尤其是听到里面包含了如何在 Stata 中处理一些复杂的广义时间序列面板模型，我简直迫不及待想立刻开始学习！

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这本《Panel-data回归模型：Stata在广义时间序列的应用》绝对是为那些渴望在计量经济学领域深入钻研的读者量身打造的。我曾接触过一些关于面板数据分析的教材，也学习过一些时间序列的经典模型，但总觉得它们各自为政，难以将两者的精髓融会贯通，尤其是在面对实际的、复杂的经济数据时，往往显得力不从心。这本书的出现，恰好弥补了这一遗憾。它不仅理论扎实，而且非常注重实践操作。我知道，很多时候，理论上的模型再完美，如果不能在具体的软件中实现，或者实现过程中遇到各种问题无法解决，那也只是纸上谈兵。这本书以 Stata 为平台，详细讲解如何在面板数据框架下应用广义时间序列模型，这对于我们这些需要将理论转化为实际研究成果的研究者来说，简直是福音。我期待看到书中关于如何处理面板数据中常见的异质性、序列相关性以及如何选择和估计合适的广义时间序列模型（例如 GARCH、EGARCH 等）的 Stata 实现方法，相信这会极大地提升我的研究效率和深度。

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这本《Panel-data回归模型：Stata在广义时间序列的应用》真是解开了我长久以来的疑惑！作为一名在学术界摸爬滚打多年的研究者，我一直觉得面板数据分析跟广义时间序列模型是两个独立但又息息相关的领域，却很难找到一本既能系统讲解面板数据模型，又能深入剖析其在广义时间序列模型中应用的专著。这回终于碰上这本宝藏了！打开书的目录，看到“面板数据模型基础”、“广义时间序列模型的理论框架”、“面板数据在广义时间序列中的应用”这几个大篇章，我就知道我的投资值了。特别是“面板数据在广义时间序列中的应用”这部分，听说会涵盖 GARCH、ARCH、ARIMA 等模型在面板数据上的拓展，以及如何用 Stata 实际操作，这简直是为我们这些想把理论知识转化为实战能力的读者量身定做的。我平常做研究，数据经常是多维度、跨时间的，面板数据是最适合不过的了，但有时候又需要考虑序列相关的特性，比如金融市场的高波动性，这时候广义时间序列模型就派上用场了。这本书的出现，无疑为我提供了一个强大的理论与实践的桥梁，期待能通过它，让我的研究更上一层楼！