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多元时间序列理论之面板数据案例
一、问题的提出
在进行经济分析时经常会遇到时间序列和横截面两者相结合的数据。例如，在企业投
资需求分析中，我们会遇到多个企业的若干指标的阅读或极度时间序列；在城镇居民消费
分析中，我们会遇到不同省市地区的反映居民消费和居民收入的年度时间序列。这种具有
三维（个体、时间、指标）信息的数据结构称为时间序列/截面数据。
时间序列/截面数据中，往往横截面中观测值个数相对较少，而依时期序列的观测值
较多。例如1999-2001年25个主要城市每日天气情况（包括降水量、湿度、平均气温）的
数据；西方七国1960-1990年各月经济总量指标等。这些数据时间跨度往往很长，因此可
以在随机过程的背景中研究扰动项，侧重于时间序列分析。
另一种截面时间序列数据则具有相反的数据，即横截面包含很多的观测值，但依时间
序列的观测值相对很少。典型的例子是对全国数十万家庭进行为期10年的年收入调查。此
类数据被称为面板（panel）数据。它们通常是宽而短的，更适用于横截面分析。
二、方法选择
研究面板数据的第一步是确定模型的形式（变截距或变斜率），广泛使用的检验是协方
差分析检验。
如果是变截距模型，则使用SAS软件的Hausman检验是采用随机影响模型还是固定影
响模型。
模型的估计采用SAS软件的FGLS方法。
三、统计指标和数据收集
本案例的样本数据来自中国统计出版社出版的《中国统计年鉴》，数据年限为1991—
2005年。第一个表格是城镇每年居民可支配收入，第二个表格是城镇居民每年消费性
支出。
表6－11991－2005城镇居民可支配收入
YEA
19911992199319941995199619971998
R
北8472.0
2040.432556.123546.785084.706235.007332.017813.16
京0
天1844.982238.382769.263982.134929.535967.716608.397110.5
津0
河5084.6
1489.321872.002334.323177.293921.354442.814958.67
北0
山4098.7
1410.201622.841957.482565.673305.983702.693989.92
西0
内
4353.0
蒙1294.681494.921893.172498.292863.033431.813944.67
0
古
辽
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