stata面板数据怎么计算每个变量的年变化率方法/步骤短面板处理面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数因此其存在截面数据没有的优势，在用stata进行面板数据的估计时,一般选择xtreg命令进行拟合。本节主要论述短面板的stata实现，即时间维度T相对于截面数n较小的数据。在那种情况下，由于T较小，每个个体的信息较少，故无从讨论扰动项是否存在自相关，我们一般假设其独立同分布。面板数据维度的确定在面板数据进行模型估计前，要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。设置面板数据维度的基本命令为：xtsetpanelvartimvartsoptions]其中paneIvar代表截面数据变量，timvar代表时间序列变量。选取某一面板数据进行维度设定（该数据研究职业培训津贴对厂商废弃率的影响）：xtsetfcodeyear固定效应估计xtreg可以估计固定效应与随机效应，两者的差异在于选项的不同。xtreg用来做xtregdepvar[indepvars][weight],fe[FE_options]helpxtreg获得。

（说明，其中xt表示面板数据的命令，因此，在stata中输入helpxt可以学习面板数据描述、估计等命令。）选取某一数据进行合：xtreglscrapd88d89grantgrant_l,fe结果显示如下：其中，（1）表示方，其中固定效应看组内R-sq,随机效应看总体R-sq表示个体效应与解释变量的相关系数。F检验表示模型整体显著性。(4)U表示个体观测效应，sigma_u为个体效应的标准差E表示随机干扰项,为所谓的混合误差，rho是指个体效应的方差占混合误差方差的比重。备注：xtregdepvar[indepvars][weight],re[REoptions]与上一部类似的估计xtreglscrapd88d89grantgrant_l,re(1)与固定效应不同的是，固定效应F检验处，此处为瓦尔德卡方检验，同样表示模型整体显著性。固定效应与随机效应的选择：豪斯曼检验首先，看两个效应的区别固定效应与随机效应的区别区别一：FE/RE模型可统一表述为：y_it=u_i+x_it*b+e_it对于FE,个体效应u_i被视为一组解释变量，为非随机变量，即N-1个虚拟变量；对RE,个体效应u_i被视为干扰项的一部分stata面板数据分析结果怎么看，因此是随机变量,假设其服从正态分布，即u_分N(0,sigma_iT2)；在上述两个模型的设定中，e_it都被视为“干干净净的”干扰项，也就是OLS时那个背负着众多假设条件，但长相极为俊俏的干扰项，e_it〜N(0,sigma_e12)。

需要注意的是，在FE模型中，只有一个干扰项e_it,它可以随公司和时间而改变，所有个体差异都采用u_i来捕捉。而在RE型中，其实有两个干扰项：u_i和e_it,差别在于，第一种干扰项不随时间改变(这也是所谓的“个体效应”的含义)stata面板数据分析结果怎么看，而第二类干扰项可以随时改变。因为上述对FE和RE中个体效应u_i的假设之差异，二者的估计方法亦有差异。FE可直接采

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