我已經給你回了郵件。請查看。

谢谢realameko，你的邮件收到了

to 坐看云起时
“要用proc tscsreg必须要把tydynt转换成时间变量属性（这是时间序列横截面回归，你现在的tydynt属性只是一般数量变量-best12.,不是日期属性-daye year monyy........;输入2001 2002.....机器不会自动识别这是时间变量，要从新定义）
，我给你的程序是假定你对tydynt转换成时间变量属性后再用（混合模型也要定义的）

你的结果是未定义tydynt时间属性的计算结果”

我记得tscsreg命令中有关时间变量的指定，可以用“TS= ”，也可以用ID来指定，我这里已经用了ID，这应该也可以了，因为我提供的数据是排序过的，还是我理解错你的意思？下面是我从使用指南中拷过来的

"The ID statement is used to specify variables in the input data set that identify the cross section and time period for each observation. "

ID statement 是指令(statement是指令的意思)，是控制机器执行的命令，不是你数据集中的id变量或指定某个变量为id。机器是通过你数据中设定的CS（cross-section-id-variable）和TS（ time-series-id-variable）两个变量来执行ID这个指令，排序也是这样，排序使用BY指令，但BY是你数据中的一个变量吗？

"The ID statement is used to specify variables in the input data set that identify the cross section and time period for each observation. "
这句话有两层意思 1、ID作为指令通常用于指定出入集的变量（specify variables主动语态 ），这里指定是指选择的意思（如果是The ID  is used to specified variables in the input data set that.............，则ID是你数据中的一个变量，我猜你是按这意思理解的）2、选择的目的是要识别cross section and time period（时间属性） 两个变量。

你摘录的那页，下面还有一句话：Note that the input data must be sorted by time within cross section, regardless of whether the cross section structure is given by an ID statement or by the options TS= and CS=. 这个time是要有时间变量属性的。

下面是sas指南中的例子：
data cpicity;
      input city $11. date monyy7. cpi;
      format date monyy7.;
   datalines;
   Chicago      nov1989  126.700
   Chicago      dec1989  126.500
   Chicago      jan1990  128.100
   Chicago      feb1990  129.200
   Chicago      mar1990  129.500
   Chicago      apr1990  130.400
   Chicago      may1990  130.400
   Chicago      jun1990  131.700
   Chicago      jul1990  132.000
   Los Angeles  nov1989  130.000
   Los Angeles  dec1989  130.600
   Los Angeles  jan1990  132.100
    ... etc. ...
   New York     may1990  137.200
   New York     jun1990  137.100
   New York     jul1990  138.400
   ;
proc sort data=cpicity;
by city date;
   run;
proc tscsreg data= cpicity;
............
id city date;
这里city就相当你数据中的stkcd, date就相当trdynt(格式属性为format date monyy7.; )

嗯，我的程序是这样写的，其它的我再看看
proc sort data=test;
by stkcd Trdynt;
run;
proc tscsreg data=test;
model detalever=tde_above tde_below/ranone;
id stkcd Trdynt;
run;

面板数据的这个可以先放一边，我看了下多层线性模型后，现在自己的问题大多理解了，不过另一个问题又来了，当我用PROC MIXED做回归的时候，如何才能算出“调整R平方”，SSR的值是有，但好像没有给出SST或者SSR，难道要我们全部自己算吗？

唉，最后发现，原来是多层统计分析里的固定效应随机效应和面板数据中的固定效应和随机效应的概念不一样