面板数据分析
第一节 面板数据模型得基本分类
从形式上看,面板数据模型与一般得横截面数据模型或时间序列模型得区别在于模型中得变量有两个下角标,例如:      (8、1)        其中得i代表了横截面个体,如个人、家庭、企业或国家等,t代表时间。因此,N代表横截面得宽度,T代表时间得长度。就是K×1得向量,Xit就是K个解释变量(这里暂不包括常数项)得第it个观测值。 就是随机扰动项(或随机误差项)。面板数据模型得基本分类与(8、1)式中得随机误差项得分解和假设有关。
一、双向误差构成模型(Two-way Error ponent Model)
假设(8、1)式中得随机误差项   可以分解为:(8、2)        其中,          表示横截面效应,她不随时间得变动而变动,但却随着横截面个体得不同而不同;          表示时间效应,她对同一时间得横截面个体就是相同得,但却随着时间得变动而变动。