没研究过 不清楚

我也好想知道啊

怎么没人回答啊，我也想知道？

一般在实际操作中，对于面板数据的预处理，都是取对数而非标准化的。如果变量中有负值，在取对数的时候就需要减去该变量的最小值之后再进行对数转化。举个例子，要对V1变量进行对数转化，因为V1变量有负值，
(1)首先获取V1变量的最小值：egen Min_V1=min(V1)
(2)进行对数转化：gen Ln_V1=log(V1-Min_V1+1)
这里要加1是因为对数函数定义域应该大于0，V1-Min_V1有0值，所以要加1

如果要进行标准化，是要对所有变量，包括因变量和自变量同时标准化，这样可以比较不同自变量对因变量的影响大小。但一般面板数据操作中并不这样做，只有一些machine learning的模型中会提前做一下数据标准化，但也不是面板数据。所以既然楼主的目标在于拟合模型而非预测，做对数转换就足够了。