一、简介
面板数据的分类：平衡/非平衡面板数据；动态/静态面板数据。
面板数据中包含两种效应：
1. 个体效应：不随时间推移而明显变化的因素，如消费者的收入、产品的价格、个人消费习惯、社会制度等。
2. 时间效应：在单个截面中难以分析，随时间推移才体现出差异的因素。
二、静态面板数据模型
“静态”意味着解释变量不包含前期的被解释变量值。v.s.动态~包含。
就是个体效应。
两种模型，代表两种处理个体效应的方式：
1. 固定效应模型：个体效应不随时间改变，每个个体都有一个特定的截距项。
2. 随机效应模型（误差成分模型）：所有个体具有相同截距项，个体差异主要反映在随机干扰项的设定上。
2.1.1固定效应模型-虚拟变量法（适用于截面中的样本量不多的情况）
import excel using B7introFe.xlsx, first clear
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tab id , gen(dum) //为每一个id（每家公司）产生一个哑变量
reg y x dum1 dum2 dum3, nocons
//模型内有三个dum，没有常数项，每个id有自己的截距项，即对应dum的系数。
est store m_pooldum1 //保存结果
结果如下图。右上角可以看到Adj R-squared就是调整R方。
也可以保留常数项，去掉dum1，稍加运算也可以得到其他截距项。
reg y x dum2 dum3
est store m_pooldum2
2.1.2固定效应模型-stata的估计方法
tsset id t //顺序不要弄反
xtreg y x,fe
est store m_fe
tsset -- Declare data to be time-series data
tsset timevar [, options]
tsset panelvar timevar [, options]
xtreg -- Fixed-, between-, and random-effects and population-averaged linear models
fe表示固定效应模型Fixed-effects (FE) model