写作金融、经济、管理类涉及到实证分析的毕业论文，通常需要用到各类计量经济学方法进行结构分析。内容丰富，利于分析的数据往往涉及到空间与时间两个维度。不论是宏观层面论文玳泻戳我数据，例如分省份历年人均GDP，还是微观层面数据，例如近几年我国数千家上市公司财务指标数据，都涉及到个体与时间的混合，被称为“面板数据”。

然而，由于面板数据的特殊性，通常对于时间序列数据与横截面数据的分析方法不能直接套用在对于面板数据的分析上，建立的计量经济学模型论文玳泻戳我也会有很大差异。那么在分析面板数据时该如何选择合适的模型呢？下面结合我为同学们写作计量毕业论文的经验，给大家带来第二部分：面板数据计量模型的选取。

面板数据模型的选择通常有三种形式：

一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。一种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。如果对于不同的截面或不同的论文玳泻戳我时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数。一种是随机效应模型（Random Effects Regression Model）。如果固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和论文玳泻戳我时间随机误差项的平均效应，并且这两个随机误差项都服从正态分布面板数据分析 微盘，则固定效应模型就变成了随机效应模型。

在面板数据模型形式的选择方法上，我们经常采用F检验决定选用混合模型还是固定效应模型，然后用Hausman检验确定应该建立随机效应模型还是固定效应模型。

检验完毕后，我们也就知道该选用哪种模型了，然后我们就开始回归：

在回归的时候，权数可以选择按截面加权（cross-sec

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